Что такое population-based training (PBT)?

Population-Based Training (PBT) — это метод оптимизации гиперпараметров и обучения моделей машинного обучения, который сочетает идеи эволюционных алгоритмов и градиентного спуска.

Основная идея PBT:

• Создаётся популяция моделей с разными гиперпараметрами.
• Каждая модель обучается параллельно.
• Периодически модели оцениваются по качеству.
• Худшие модели заменяются копиями лучших, при этом гиперпараметры лучших моделей немного мутируют (изменяются).

Таким образом, PBT позволяет одновременно обучать модели и адаптировать гиперпараметры в процессе обучения, что ускоряет поиск оптимальных настроек и улучшает качество модели.

Пример применения — автоматическая настройка скорости обучения, регуляризации и других параметров во время тренировки нейронных сетей.