❓Как можно встроить экспертные знания о задаче в Bayesian-подход к тюнингу гиперпараметров
В Bayesian optimization доменные знания можно внедрить через задание информативных априорных распределений и стартовых точек:
🟠 Ограничение диапазонов — если известно, что в вашей области обучения эффективные learning rate находятся в узком интервале, априор можно задать не равномерным, а суженным (например, log-uniform в пределах, где вы ожидаете хорошие результаты).
🟠 Warm-start — добавить в начальный набор экспериментов уже успешные конфигурации, чтобы модель-заместитель сразу получила полезную информацию о ландшафте гиперпараметров.
🟠 Специализированная модель-заместитель — вместо стандартного Gaussian Process использовать модель, отражающую корреляции между гиперпараметрами (например, объединяя родственные типы регуляризации в иерархию).
💡 Подводный камень: чрезмерно «узкие» или слишком уверенные априоры могут зафиксировать поиск в локальном оптимуме. Даже с сильными предположениями полезно сохранять некоторую степень случайного исследования пространства.
❓Как можно встроить экспертные знания о задаче в Bayesian-подход к тюнингу гиперпараметров
В Bayesian optimization доменные знания можно внедрить через задание информативных априорных распределений и стартовых точек:
🟠 Ограничение диапазонов — если известно, что в вашей области обучения эффективные learning rate находятся в узком интервале, априор можно задать не равномерным, а суженным (например, log-uniform в пределах, где вы ожидаете хорошие результаты).
🟠 Warm-start — добавить в начальный набор экспериментов уже успешные конфигурации, чтобы модель-заместитель сразу получила полезную информацию о ландшафте гиперпараметров.
🟠 Специализированная модель-заместитель — вместо стандартного Gaussian Process использовать модель, отражающую корреляции между гиперпараметрами (например, объединяя родственные типы регуляризации в иерархию).
💡 Подводный камень: чрезмерно «узкие» или слишком уверенные априоры могут зафиксировать поиск в локальном оптимуме. Даже с сильными предположениями полезно сохранять некоторую степень случайного исследования пространства.
Telegram users themselves will be able to flag and report potentially false content. Done! Now you’re the proud owner of a Telegram channel. The next step is to set up and customize your channel. Invite up to 200 users from your contacts to join your channel Each account can create up to 10 public channels Write your hashtags in the language of your target audience.
from us
