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深度學習之10——超參數(shù)優(yōu)化
超參數(shù)優(yōu)化是深度學習中一個關鍵步驟，用于尋找最佳模型配置。常見的優(yōu)化方法有網(wǎng)格搜索、隨機搜索、貝葉斯優(yōu)化以及動態(tài)資源分配和神經架構搜索。
網(wǎng)格搜索通過嘗試所有超參數(shù)組合來尋找最佳配置。假設存在 N 個超參數(shù)，每個超參數(shù)有 M 種可能值，總共有 M^N種組合。對于連續(xù)超參數(shù)，需要離散化選擇多個“經驗值”，并根據(jù)超參數(shù)特性進行合理離散。
隨機搜索在影響模型性能的超參數(shù)中，隨機組合嘗試，選擇性能最佳的配置。這種方法特別適合當超參數(shù)對性能的影響不均等時，避免在不重要超參數(shù)上浪費時間。
貝葉斯優(yōu)化是一種自適應方法，利用已試驗的超參數(shù)組合預測下一個可能帶來最大收益的組合。通過高斯過程建模，利用收益函數(shù)，如期望改善（EI）、改進概率（PI）、高斯過程置信上界（GP-UCB）等，找到最佳超參數(shù)。然而，高斯過程建模的計算復雜度限制了其在高維情況下的應用。
動態(tài)資源分配通過訓練過程中的學習曲線預測超參數(shù)配置的性能，應用早期停止策略，根據(jù)資源預算和配置數(shù)量（N）選擇最優(yōu)配置。逐次減半方法是一種有效策略，平衡評估準確性和最佳配置機會。
神經架構搜索利用神經網(wǎng)絡自動設計網(wǎng)絡架構，通過控制器生成架構描述，利用強化學習優(yōu)化控制器，獎勵信號為開發(fā)集上的準確率，從而實現(xiàn)自動架構搜索。
總的來說，超參數(shù)優(yōu)化需要根據(jù)具體問題選擇合適的搜索策略，平衡探索與利用，有效利用資源，最終找到最優(yōu)模型配置。
多重隨機標簽
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