文档介绍：该【自适应在线超参数优化 】是由【科技星球】上传分享，文档一共【33】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【自适应在线超参数优化 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。,利用先验知识和后验推断引导搜索过程。,在每次迭代中选择最具信息增益的超参数。,尤其适用于高维复杂超参数空间。,通过计算损失函数的梯度更新超参数。(如梯度下降)和贝叶斯优化与梯度方法的混合。,但易陷入局部最优解,且需要设定超参数的步长等超参数。。(如元梯度下降)和模型特定方法(如贝叶斯优化和基于梯度的优化)。,提高模型泛化能力。,基于种群的竞争和选择机制演化超参数。。,但搜索效率较低,可能需要大量的迭代。。、网格搜索和蒙特卡罗搜索。,但搜索效率受限于采样规模,且容易陷入局部最优解。(如模型精度和泛化能力)同时进行超参数优化。、帕累托前沿法和进化多目标优化。,获得更全面的超参数优化结果。,它使用高斯过程模型来模拟超参数空间并指导搜索。,贝叶斯优化更有效,因为它可以平衡探索和利用,并且能够在噪声或非凸超参数空间中高效工作。,贝叶斯优化的准确性会逐渐提高,因为它将学****超参数空间的先验分布和后验分布。,它通过模拟鸟群或其他社会动物的集体行为来探索超参数空间。,并且通过与其邻居和全局最优位置进行交互来更新其位置。,但可能容易陷入局部最优。,它们通过突变和选择操作来搜索超参数空间。,较好的超参数组合会存活下来并与其他组合进行交叉,以产生更好的后代。,并且能够找到全局最优解,但可能计算成本较高。。,基于梯度的优化可以更快地收敛,但需要可微分的损失函数和假设超参数空间是凸的。,可以使用随机梯度下降或亚梯度方法等变体。(如高斯过程或神经网络)来指导搜索。,并且可以提供超参数空间的快速近似。,但代理模型的准确性会影响优化性能。,其中超参数组合是状态,搜索动作是超参数更新。。,并且随着时间的推移可以提高性能,但可能需要大量的样本和训练时间。