而贝叶斯优化,则是一种informedsearch,会利用前面已经搜索过的参数的表现,来推测下一步怎么走会比较好,从而减少搜索空间,大大提升搜索效率。某种意义上,贝叶斯优化跟人工调参比较像,因为我们调参师傅也会根据已有的结果以及自己的经验来判断下一步如何调参。 我们不要一提到贝叶斯就头疼,就预感到一大推数学公式、统计学...
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...
TPE是树结构Parzen估计器(tree-structured Parzen estimator)的简称 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...
专利权项:1.基于TPE算法的贝叶斯优化配电网输电线路动态参数辨识方法,包括以下步骤:S1、首先将配电网拓扑结构拆解为末梢型、T型、普通型3种等效节点支路,通过搭建各自的节点辨识方程组,建立电压、功率等输入参数与待辨识参数的关系。S2、根据待计算的节点类型,采集易测的输入参数,包括变压器高压侧的三相电压,低压侧的...
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较难理解,经过数天的论文研读、博客/教程/代码查阅,我总结了这篇科普文,也手绘了一些示意图,希望尽量在一篇文...