Как оптимизировать алгоритмы машинного обучения с помощью ограничений на значения переменных?

Оптимизация алгоритмов машинного обучения с ограничениями на значения переменных называется условной оптимизацией. moodle.kstu.ru Она более сложна, чем оптимизация без ограничений, так как включает условия, которые должны соблюдаться. moodle.kstu.ru Ограничения могут быть равенствами или неравенствами и определяют область допустимых решений. moodle.kstu.ru

Некоторые методы условной оптимизации:

• Множители Лагранжа. www.geeksforgeeks.org В этом методе вводятся дополнительные переменные, чтобы ограниченную задачу можно было превратить в неограниченную. www.geeksforgeeks.org Он предназначен для задач, имеющих ограничения на равенство, что позволяет определить точки, в которых как целевая функция, так и ограничения выполняются оптимально. www.geeksforgeeks.org
• Условия KKT. www.geeksforgeeks.org Эти условия обобщают условия множителей Лагранжа, чтобы охватить ограничения как на равенство, так и на неравенство. www.geeksforgeeks.org
• Байесовская оптимизация. www.geeksforgeeks.org Этот подход полезен для задач оптимизации, где целевая функция сложна, зашумлена и/или требует больших затрат на оценку. www.geeksforgeeks.org Байесовская оптимизация основывается на информации о предыдущих сделанных оценках и способна принимать рациональные решения относительно дальнейшей оценки определённых гиперпараметров. www.geeksforgeeks.org

Для решения задач условной оптимизации также используют градиентные методы, метаэвристические алгоритмы и другие подходы. psyjournals.ru