Некоторые методы оптимизации гиперпараметров для нейронных сетей:

• Grid search и Random search. 1 Базовые подходы к поиску гиперпараметров. 1 Grid search предполагает полный перебор всех возможных комбинаций гиперпараметров, а Random search выбирает случайные комбинации. 1 У обоих методов есть недостатки: высокая вычислительная сложность и риск застревания в локальных минимумах. 1
• Байесовская оптимизация. 25 Метод глобальной оптимизации для неизвестной функции с шумом. 2 Строит вероятностную модель зависимости качества от архитектуры и на каждой итерации выбирает наиболее перспективные точки для измерения. 5
• Оптимизация на основе градиентов. 2 Для конкретных алгоритмов обучения вычисляют градиент гиперпараметров и оптимизируют их с помощью градиентного спуска. 2
• Эволюционная оптимизация. 2 Использует эволюционные алгоритмы для поиска гиперпараметров для данного алгоритма. 2 Включает создание начальной популяции случайных решений, оценку кортежей гиперпараметров, их ранжирование и замену кортежей с худшей производительностью на новые. 2
• Distributed random search. 1 Метод, который комбинирует принципы случайного поиска с распределёнными вычислениями. 1 Подход особенно полезен при работе с большими данными и сложными моделями. 1