რა ხერხები არსებობს ხარჯზე ორიენტირებული HPO-ისთვის?

მიმართვის ხარჯზე გათვალისწინებული ჰიპერპარამეტრების ოპტიმიზაცია (HPO) არის მიდგომები მოდელების ჰიპერპარამეტრების ოპტიმიზაციისთვის, რომლებიც ითვალისწინებს გამოთვლითი ხარჯებს (დრო, რესურსები). ძირითადი მეთოდები მოიცავს:

• მრავალ-ფიდელური ოპტიმიზაცია: იყენებს შეფასებებს მარტივ ვერსიებზე (მაგალითად, ნაკლებ მონაცემებზე ან ნაკლებ ეპოქაზე), რათა სწრაფად გამორიცხოს ცუდი ვარიანტები.
• სწრაფი შეჩერება: აჩერებს მოდელების სწავლას, რომლებიც ადრეულ ეტაპებზე აჩვენებენ ცუდ შედეგებს, რესურსების დაზოგვის მიზნით.
• ხარჯების გათვალისწინებით ბაიესის ოპტიმიზაცია: კლასიკური ბაიესის მიდგომის ცვლილება, სადაც განიხილება არა მხოლოდ მოდელის ხარისხი, არამედ გამოთვლითი ხარჯებიც, როდესაც ირჩევა შემდეგი წერტილი.
• მრავალ-ხარიან ბანდიტები: გამოთვლითი რესურსების განაწილება სხვადასხვა კონფიგურაციებს შორის, პრიორიტეტი მიცემული უფრო პერსპექტიულებს.

ეს მეთოდები ეხმარება შეზღუდული რესურსების ეფექტიან გამოყენებას ოპტიმალური ჰიპერპარამეტრების ძიების დროს.