通俗科普文:贝叶斯优化与SMBO、高斯过程回归、TPE 贝叶斯优化是AutoML中的重要概念,近年来变得很火热。作为一种重要的基于先验的调参/策略选择技术,贝叶斯的应用范围也很广。但这个概念对于初次接触的同学可能…
贝叶斯优化的基本流程包括：对历史观测进行建模，使用高斯过程回归（GPR）或Tree Parzen Estimator（TPE）构建目标函数的分布；设计一个acquisition function，如Expected Improvement（EI），来决定下一步的超参数选择；基于该函数，选择下一个超参数进行测试。通过迭代这一过程，贝叶斯优化能够智能地探索参数空间...
相比于普通贝叶斯优化,TPE算法主要有两处改进 TPE算法针对EI策略进行优化,构建了两个存在差异的条件分布(一好一坏)用来指导采集下一轮迭代的超参组合,让采集策略的结果尽可能接近好的那部分条件分布而远离差的那部分条件分布 TPE算法使用树结构存储所需要搜索的参数空间,同时更换代理模型方法(原本是高斯回归过程GPR)为...
转发微博【转发】@火神庙唐道长:道家有个快速恢复精力的方法《黄帝内经》中就有一句话:“恬澹虚无,真气从之”,很关键的一点就是要让你的内心保持清静。我们每天工作累了之后,可以用两手的中指把耳朵塞上,然后...
贝叶斯优化/SMBO方法的基本流程 基于GPR的SMBO方法的原理 基于TPE的SMBO方法的原理 1. 各种超参数调节方法的对比 超参数调节(hyper-parameter tuning),主要有下面四种方法: 人工调参(manul tuning) 网格搜索(grid search) 随机搜索(random search) 贝叶斯优化(Bayesian Optimization) ...