使用最廣泛的超引數調優方法
查詢搜尋給定範圍內的所有的點，來確定最優值。理論上，給定較大範圍和較小步長，網格搜尋可以找到全域性最優點。
理想用法：對所有需要調優的超引數設定較大範圍和較小步長，對所有引數組合進行網格搜尋，得出全域性最優。缺點：但實際上卻因為資源和時間的極大開銷導致難以實現。實際用法：先選取1-3個重要引數，粗調（較廣的搜尋範圍，以及較大的步長），再微調（縮小搜尋範圍和步長），然後對其他引數按相同步驟進行調優。缺點：需手動設定，難以自動化；目標引數一般是非凸，容易陷入區域性最小值。隨機搜尋並未嘗試所有引數值，而是從指定的引數範圍進行隨機取樣
理論上，如果隨即樣本點集足夠大，那麼也可以找到全域性的最大或最小值，或它們的近似值
一般會比理想網格搜尋快
結果難以保證全域性最優
貝葉斯優化充分利用了前乙個點的資訊，通過對目標函式形狀的學習，找到使結果向全域性最大值提公升的引數
根據先驗分布，假設乙個蒐集函式。在每一次使用新的取樣點來測試目標函式時，它使用這個資訊來更新目標函式的先驗分布。然後，演算法測試由後驗分布給出的全域性最值最可能出現位置的點
與網格搜尋和隨機搜尋相比：貝葉斯優化考慮前乙個點的資訊；迭代次數較少；非凸問題穩健
重要引數：迭代次數和搜尋範圍的選擇。
超引數調優方法
超引數搜尋演算法一般包括以下要素 目標函式，即演算法需要最大化 最小化的目標 搜尋範圍，一般通過上限和下限來確定 演算法的其他引數 最簡單，應用最廣泛的超引數搜尋演算法 通過查詢搜尋範圍內的所有的點來確定最優值 如果採用較大的搜尋範圍以及較小的步長，網格搜尋有很大概率找到全域性最優值 這種搜尋方案十...
超引數調優有哪些方法
為了進行超引數調優,我們一般會採用網格搜尋 隨機搜尋 貝葉斯優化等演算法。在具體介紹演算法之前,需要明確超引數搜尋演算法一般包括哪幾個要素。一是目標函式,即演算法需要最大化 最小化的目標 二是搜尋範圍,一般通過上限和下限來確定 三是演算法的其他引數,如搜尋步長。網格搜尋可能是最簡單 應用最廣泛的超引...
常見的超引數調優方法
學習器模型中一般有兩類引數，一類是可以從資料中學習估計得到，還有一類引數時無法從資料中估計，只能靠人的經驗進行設計指定，後者成為超引數。比如，支援向量機裡面的c,kernal,game 樸素貝葉斯裡面的alpha等。網格搜尋通過查詢搜尋範圍內的所有的點來確定最優值，如果採用較大的搜尋範圍和較小的步長...