4. 贝叶斯优化 (Bayesian Optimization) 4.1 基本原理 贝叶斯优化是一种智能化的超参数调优方法,通过构建一个代理模型来近似目标函数,并根据代理模型选择最优的超参数组合。具体来说,贝叶斯优化使用高斯过程或其他回归模型作为代理模型,逐步探索和利用目标函数的信息,以找到最优解。 贝叶斯优化的工作流程包括以下步骤: 初...
目标函数 objective():我们想要最小化的内容,在这里,目标函数是机器学习模型使用该组超参数通过交叉验证计算损失值。 域空间 space:要搜索的超参数的取值范围。 优化算法 algo:构造替代函数并选择下一个超参数值进行评估的方法。 结果历史记录 result:来自目标函数评估的存储结果,包括超参数和验证集上的损失。 1.目...
与正常的机器学习不同,这里的Y(损失值)与X(超参)本身的关系更为复杂,因为模型的结构本身是按照优化函数:f(自变量)来设计的,当我们将超参作为随机变量来看待时,这个函数便不一定是凸函数,不一定关于一、二阶可微,传统的梯度下降法不再适用,损失函数如同“黑箱”一般,难以优化。 为了解决这一难题,贝叶斯优化采取...
比如pbt算法,pbt是基于遗传算法的灵感改进出来的算法,从结果上讲他是找到了一个训练过程(一个阶段一组超参数),而不是一组最优超参数 三、贝叶斯优化算法流程介绍和源码分析 理论介绍 贝叶斯优化算法是通过高斯过程回归来拟合第二节中提到的f,由于本文聚焦于算法流程和源码分析,具体理论分析可参见[1]. 算法流程主要...
在机器学习的过程中,超参数的调整越准确,模型的效果越好,因此超参数优化变得至关重要。本文将介绍一种称为贝叶斯优化算法的方法,用于超参数优化。 一、什么是贝叶斯优化算法 贝叶斯优化算法是一种为了寻找优化问题中最小化一个目标函数的解决方案的黑盒优化方法。它最初是由Jones等人在1998年提出,并于2009年在论文《...
以下是贝叶斯超参数优化算法的步骤: 1.定义超参数空间:根据机器学习模型的需求,定义超参数的取值范围和类型,例如学习率、批量大小、层数等。 2.构建代理模型:选择一个代理模型,例如高斯过程模型或随机森林模型,用于模拟真实模型的性能,并预测不同超参数组合下模型的性能。 3.设计评估准则:选择一个评估准则,例如交叉...
一、贝叶斯优化算法概述 贝叶斯优化算法是一种基于贝叶斯统计理论的优化方法。该方法通过选择最优的超参数来最小化目标函数的值。 贝叶斯优化算法的核心思想是寻找目标函数的最大值或最小值。该方法将目标函数作为高斯过程,并通过利用历史数据来预测未知数据的分布。这种预测的过程需要在模型的学习过程中进行。 贝叶斯优化...
在每一次迭代中,根据贝叶斯更新原则,都会在已知样本点的条件下,预测最优的超参数组合。 具体地,贝叶斯优化算法的步骤如下: 1.定义超参数空间和目标函数; 2.定义高斯过程作为贝叶斯优化算法的核心内容,根据已知的样本点估计区域内的最优解; 3.在待选超参数中随机生成若干组初始样本点; 4.通过高斯过程模型预测下一...
华为诺亚开源了一个贝叶斯优化的库,该库包含三个部分:河伯、T-LBO、CompBO。 贝叶斯优化可以说是一种黑盒优化算法,该算法用于求解表达式未知函数的极值问题。因其具有极强的样本有效性,近年来被广泛使用,研究者只需较少地迭代次数,即可得到一个较好的结果,因此可用于机器学习模型算法调参。
“超参数调优”来实现上面在 Tensorflow 中列出的步骤。 使用Keras 和 Ray Tune 进行超参数调整。 2. Optuna Optuna专为机器学习而设计。它是一个黑盒优化器,所以它需要一个目标函数。这个目标函数决定在接下来的试验中在哪里采样,并返回数值(超参数的性能)。它使用不同的算法,例如网格搜索、随机搜索、贝叶斯和进...