Какие cost-aware HPO подходы существуют?

Cost-aware HPO (Hyperparameter Optimization) — это подходы к оптимизации гиперпараметров моделей с учётом стоимости вычислений (времени, ресурсов). Основные методы включают:

• Multi-fidelity Optimization: использует оценки на упрощённых версиях задачи (например, на меньших данных или с меньшим числом эпох), чтобы быстро отсеять плохие варианты.
• Early Stopping: прерывание обучения моделей, которые показывают плохие результаты на ранних этапах, чтобы сэкономить ресурсы.
• Bayesian Optimization с учётом стоимости: модификация классического байесовского подхода, где учитывается не только качество модели, но и стоимость вычислений при выборе следующей точки.
• Multi-armed Bandits: распределение вычислительных ресурсов между разными конфигурациями, отдавая предпочтение более перспективным.

Эти методы помогают эффективно использовать ограниченные ресурсы при поиске оптимальных гиперпараметров.