HPO üçün Bayesian optimallaşdırma nədir?
sobes.tech Süni İntellekt
AI-dan cavab
Bayesian optimizasiyası, modeli ən yaxşı hiperparametrlərini (HPO — Hiperparametr Optimizasiyası) səmərəli tapmaq üçün istifadə olunan bir optimallaşdırma metodudur.
Fikri odur ki, bütün mümkün hiperparametr kombinasiyalarını yoxlamaq əvəzinə (bu çox baha başa gələ bilər), algoritm modelin hiperparametrlərə bağlılığının ehtimal modelini qurur. Adətən, cavab funksiyasını qiymətləndirmək üçün Gaussian prosesi və ya digər modellər istifadə olunur.
Sonra, bu model əsasında, növbəti iş üçün ən perspektivli hiperparametrlər seçilir, bu da yaxşı tənzimləmələri daha sürətli tapmağa imkan verir.
Təxminən proses:
- Başlanğıc nöqtələr (hiperparametrlər dəstləri) seçilir və modelin keyfiyyəti qiymətləndirilir.
- Keyfiyyət funksiyasının ehtimal modeli (surroqat modeli) qurulur.
- Acquisition funksiyasından istifadə etməklə, yoxlama üçün növbəti hiperparametr dəsti seçilir.
- Dayanma kriteriyası əldə olunana qədər təkrarlanır.
Bu, modelin işə salınma sayını əhəmiyyətli dərəcədə azaldır, tam axtarış və ya təsadüfi axtarış ilə müqayisədə.