Некоторые подходы к настройке гиперпараметров в машинном обучении:

1. Поиск по решётке (Grid Search). 14 Для каждого гиперпараметра фиксируется несколько значений, затем перебираются все комбинации значений различных гиперпараметров, на каждой из этих комбинаций модель обучается и тестируется. 4 Выбирается комбинация, на которой модель показывает лучшее качество. 4
2. Случайный поиск (Random Search). 4 Для каждого гиперпараметра задаётся распределение, из которого выбирается его значение, и комбинация гиперпараметров составляется случайным образом. 4 Таким образом можно найти оптимальную комбинацию за меньшее число итераций. 4
3. Байесовская оптимизация. 4 Это итерационный метод, позволяющий оценить оптимум функции, не дифференцируя её. 4 На каждой итерации метод указывает, в какой следующей точке с наибольшей вероятностью улучшится текущая оценка оптимума. 4
4. Оптимизация на основе градиентов. 1 Для конкретных алгоритмов обучения вычисляется градиент гиперпараметров и оптимизируется с помощью градиентного спуска. 1
5. Эволюционная оптимизация. 1 Для поиска гиперпараметров для данного алгоритма используются эволюционные алгоритмы. 1 Создаётся начальная популяция случайных решений, затем кортежи гиперпараметров оцениваются и ранжируются по их относительной пригодности. 1 Кортежи с худшей производительностью заменяются на новые кортежи, образованные скрещиванием и мутацией. 1 Шаги повторяются, пока не будет получена удовлетворительная производительность алгоритма или пока производительность не перестанет улучшаться. 1