能介绍几种超参数搜索方法？？

Chris-evens 2021-08-19 11:08:28

能介绍几种超参数搜索方法？？

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weixin_38498942 2021-08-19

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最典型的，随机搜索：已经发现，简单地对参数设置进行固定次数的随机搜索，比在穷举搜索中的高维空间更有效。这是因为事实证明，一些超参数不通过特征变换的方式把低维空间转换到高维空间，而在低维空间不可分的数据，到高维空间中线性可分的几率会高一些。具体方法：核函数，如：高斯核，多项式核等等。

超参数搜索方法

什么是超参数优化？常见超参数优化方法有哪些？为什么要进行超参数优化?

超参数调优的方法概述网格搜索随机搜索贝叶斯优化算法概述对于很多算法工程师来说， 超参数调优是件非常头疼的事。除了根据经验设定所谓的“合理值”之外，一般很难找到合理的方法去寻找超参数的最优取值。而与此同时，超参数对于模型效果的影响又至关重要。高没有一些可行的办法去进行超参数的调优呢？为了进行超参数调优，我们一般会采用网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等算法。在具体介绍算法之前，需要明确超参数搜索算法一般包括哪几个要素。一是目标函数，即算法需要最大化／最小化的目标；二是搜索范围，一般通过上限和下限

在建立机器学习模型后，使用网格搜索算法进行超参数寻优是非常重要的。，因此，通过超参数寻优可以找到最优的超参数组合，从而提升模型的性能。网格搜索算法是一种穷举搜索方法，它通过遍历指定的超参数值范围，找出所有可能的超参数组合，并使用交叉验证等方法评估每个组合的性能。通过比较不同组合的性能，可以选择出最优的超参数组合，从而优化模型的性能。

在深度学习中，超参数优化是一个寻找最优超参数组合以提高模型性能的过程。由于超参数直接影响模型的学习过程和最终性能，因此正确地选择和调整超参数至关重要。如 Hyperopt、Optuna 等，这些库提供了执行上述方法的工具，有时还包括更高级的功能，如自动化的超参数优化过程。它通过构建超参数与目标函数之间的概率模型，并在此基础上选择最有可能改善性能的超参数。这是一种穷举搜索方法，通过在预定义的超参数空间中系统地探索多种超参数组合。与网格搜索不同，随机搜索在超参数的可能范围内随机选择超参数组合。

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