Оглавление
Оптимизация гиперпараметров
-
Основы оптимизации гиперпараметров
- Гиперпараметры – это параметры, влияющие на производительность алгоритмов машинного обучения.
- Оптимизация гиперпараметров включает выбор значений, максимизирующих обобщающую способность модели.
-
Методы оптимизации гиперпараметров
- Поиск по сетке – это традиционный метод, основанный на перекрестной проверке.
- Случайный поиск – это метод, который исследует больше значений, чем поиск по сетке.
- Байесовская оптимизация использует вероятностные модели для оптимизации.
- Оптимизация на основе градиента использует градиентные методы для оптимизации конкретных алгоритмов.
- Эволюционная оптимизация использует эволюционные алгоритмы для глобального поиска.
- Популяционное обучение учитывает как значения гиперпараметров, так и веса сети.
- Алгоритмы, основанные на ранней остановке, фокусируются на наиболее перспективных конфигурациях.
- Существуют и другие подходы, такие как RBF и спектральный.
-
Проблемы оптимизации гиперпараметров
- Существует риск чрезмерного соответствия гиперпараметров набору для проверки.
- Для объективной оценки эффективности обобщения модели необходимо использовать независимые наборы тестов.
-
Рекомендации
- В статье обсуждаются автоматизированное машинное обучение, поиск нейронной архитектуры, мета-оптимизация и выбор модели.