2
Vorteile der Partikelschwarmoptimierung gegenüber der Bayes'schen Optimierung für das Hyperparameter-Tuning?
Es gibt umfangreiche aktuelle Forschungen zur Bayesianischen Optimierung (1) zur Optimierung von ML-Hyperparametern. Die treibende Motivation dabei ist, dass eine minimale Anzahl von Datenpunkten erforderlich ist, um fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, welche Punkte es wert sind, ausprobiert zu werden (objektive Funktionsaufrufe sind teuer, weniger zu machen ist also besser), …