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教程 | 拟合目标函数后验分布的调参利器:贝叶斯优化

选自Medium等 机器之心编译 参与:蒋思源 如何优化机器学习的超参数一直是一个难题,我们在模型训练中经常需要花费大量的精力来调节超参数而获得更好的性能。因此,贝叶斯优化利用先验知识逼近未知目标函数的后验分布从而调节超参数就变得十分重要了。本文简单介绍了贝叶斯优化的基本思想和概念,更详细的推导可查看文末提供的论文。 超参数 超参数是指模型在训练过程中并不能直接从数据学到的参数。比如说随机梯度下降算法中的学习速率,出于计算复杂度和算法效率等,我们并不能从数据中直接学习一个比较不错的学习速度。但学习速率却又是

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