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Ruda Zhang

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TOOL · CL_299790 · Oct 14 · 04:00

新的贝叶斯优化框架提高了超参数调整效率

研究人员开发了一个新的贝叶斯优化框架，旨在改进随机模型中的超参数调整。该方法使用随机变量的统计代理，允许对期望算子进行解析评估。该框架还为优化随机获取函数提供了封闭形式的表达式，显著降低了计算成本。实验表明，与蒙特卡洛方法相比，该方法使用的数据量大约少40倍，并且比基于高斯过程的贝叶斯优化效率高一个数量级。