Hyperparameter Tuning mit Bayes'scher Optimierung
Eine effiziente Strategie zur Optimierung von Hyperparametern von Machine-Learning-Modellen, die ein probabilistisches Modell verwendet, um vielversprechende Hyperparameterkombinationen zu finden und die Anzahl der notwendigen Experimente zu minimieren.
Kategorie: Training, Daten & Fine-Tuning
Während traditionelle Methoden wie Grid Search oder Random Search Hyperparameter systematisch oder zufällig durchsuchen, nutzt die Bayes'sche Optimierung vergangene Evaluationsergebnisse, um intelligent die nächste vielversprechendste Hyperparameterkombination zu wählen. Sie ist besonders nützlich für teure Evaluierungen, z.B. bei Deep-Learning-Modellen.
Synonyme / Tags
- Bayes'sche HPO
- Bayesian Optimization (BO)
- Intelligente Hyperparameter-Optimierung
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