❓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.
Healing through screaming therapy A new window will come up. Enter your channel name and bio. (See the character limits above.) Click “Create.” Other crimes that the SUCK Channel incited under Ng’s watch included using corrosive chemicals to make explosives and causing grievous bodily harm with intent. The court also found Ng responsible for calling on people to assist protesters who clashed violently with police at several universities in November 2019. End-to-end encryption is an important feature in messaging, as it's the first step in protecting users from surveillance. Write your hashtags in the language of your target audience.
from us
