2
Zalety optymalizacji roju cząstek w porównaniu z optymalizacją Bayesa do strojenia hiperparametrów?
Istnieją znaczące współczesne badania dotyczące optymalizacji bayesowskiej (1) dostrajania hiperparametrów ML. Motywacją do kierowania jest tutaj minimalna liczba punktów danych, aby dokonywać świadomych wyborów, które punkty warto wypróbować (wywołania funkcji celu są drogie, więc zmniejszenie ich liczby jest lepsze), ponieważ szkolenie modelu jest czasochłonne - niektóre skromnie -Duże problemy z …