Quali approcci HPO consapevoli dei costi esistono?

L'HPO consapevole dei costi (Ottimizzazione degli iperparametri) sono approcci per ottimizzare gli iperparametri dei modelli considerando il costo computazionale (tempo, risorse). I metodi principali includono:

• Ottimizzazione multi-fidelità: utilizza valutazioni su versioni semplificate del problema (ad esempio, con meno dati o meno epoche) per eliminare rapidamente le opzioni peggiori.
• Interruzione anticipata: interrompe l'addestramento di modelli che mostrano risultati scadenti nelle prime fasi per risparmiare risorse.
• Ottimizzazione bayesiana considerando il costo: modifica l'approccio bayesiano classico, dove si considera non solo la qualità del modello, ma anche il costo di calcolo nella scelta del prossimo punto.
• Banditi multi-braccio: distribuzione delle risorse computazionali tra diverse configurazioni, dando priorità a quelle più promettenti.

Questi metodi aiutano a utilizzare in modo efficiente le risorse limitate nella ricerca di iperparametri ottimali.