貝葉斯超參優化方法
數學是個奇妙的東西,可以把生活中的一切量化。人生也是個奇妙的東西,起起伏伏,好比一個高斯分佈函式。今天就結合一些人生的感悟聊聊貝葉斯超參優化
一些些背景
很多演算法工程師戲謔自己是調參工程師,因為他們需要在繁雜的演算法引數中找到最優的組合,往往在調參的過程中痛苦而漫長的度過一天。如果有一種方式可以幫助工程師找到最優的引數組合,那一定大有裨益,貝葉斯超參優化就是其中的一種。如果是單單羅列公式,可能會顯得乏味,就用一些思考帶上公式為大家分享。
高斯過程
首先要知道什麼是高斯過程,高斯過程也是正態分佈,我們可以理解為一般世界的很多隨機事件都是遵循這樣的一個原則。比如買了1000次彩票,中獎的概率是多少,這就是一個典型的隨機過程。比如在20樓向下扔皮球,砸中美女的概率也是一個隨機過程。
在貝葉斯調參過程中,假設引數組合是X,最終的評估結果為Y,通過什麼樣的X可以取得最優的Y,這個函式F(X)我們是不知道的,
Y=F(X)
於是可以假設這個尋找最優化引數的過程是一個高斯過程。高斯過程有個特點,就是當隨機遍歷一定的資料點並拿到結果之後,可以大致繪製出整個資料的分佈曲線。
上圖是一個高斯過程的圖,就像人生的曲線,起起伏伏,命運造化弄人,需要不斷地嘗試才能知道最終的結果。所以如果要找到完整的人生的曲線,需要不停地在每一個單點嘗試,直到真個曲線清晰。就知道做什麼樣的事情,可以到達高谷,好比在超參優化中就是什麼樣的引數可以得到好的結果。
貝葉斯優化的重要基礎理論就是不斷通過先驗點去預測後驗知識。
貝葉斯優化理論
還是這張圖,把橫軸看作是引數組合X,縱軸看作是這個引數的結果Y。可以通過已經構建的曲線,找到曲線上升的方向,從而在這個方向上繼續探索,這樣就可以大概率拿到更好的結果。在生活的軌跡上,如果找到一條明確通往幸福的路,可以繼續向前探索,因為大概率可以成功,但也許也有會錯過更好的機會,陷入區域性最優解。請看上圖中的五角星,如果我們處於它的位置,繼續向上走會迎來一個高峰,但是如果後退,在下降一段時間之後可能會迎來更高的波峰,你該如何選擇。
於是,在引數的探索中要掌握一個平衡:
開發:在明確的曲線上揚方向繼續走,大概率獲得更好的結果,但是容易陷入區域性最優。
探索:除了在曲線上揚的方向,在其它的區域也不忘尋找
總結一下,貝葉斯超參優化跟生活很像,面對順境選擇繼續向前,還是勇敢的跳出現狀尋找更大的突破,這需要一個策略,在調參中這個策略可以自己定義一些方法去實現。把引數組合對結果的影響看作是一個高斯過程,把開發和探索的策略作為一個自定義函式去權衡,這就是貝葉斯超參帶給我們的啟迪。
相關文章
- 貝葉斯全域性優化(LightGBM調參)優化
- 04貝葉斯演算法-貝葉斯網路演算法
- 貝葉斯定理
- 貝葉斯公式公式
- 貝葉斯變換
- 樸素貝葉斯模型模型
- 貝葉斯迴歸簡介
- ML-樸素貝葉斯
- 全概率公式、貝葉斯公式公式
- 樸素貝葉斯分類
- 用tensorflow學習貝葉斯個性化排序(BPR)排序
- 樸素貝葉斯和半樸素貝葉斯(AODE)分類器Python實現Python
- 天真貝葉斯學習機 | TiDB Hackathon 優秀專案分享TiDB
- 貝葉斯深度學習簡介深度學習
- 貝葉斯公式的通俗講解公式
- 樸素貝葉斯與Laplace平滑
- 樸素貝葉斯演算法演算法
- 樸素貝葉斯—印第安人
- 貝葉斯個性化排序(BPR)演算法小結排序演算法
- 《統計學習方法》——樸素貝葉斯程式碼實現
- 樸素貝葉斯/SVM文字分類文字分類
- 貝葉斯深度學習(bayesian deep learning)深度學習
- 【機器學習】--貝葉斯網路機器學習
- 貝葉斯推斷架構實現架構
- 變分貝葉斯自編碼器
- 全機率公式與貝葉斯公式公式
- 機器學習——貝葉斯演算法機器學習演算法
- 貝葉斯推斷 && 概率程式設計初探程式設計
- 分類演算法-樸素貝葉斯演算法
- 監督學習之樸素貝葉斯
- 樸素貝葉斯實現文件分類
- 條件概率、全概率、貝葉斯公式理解公式
- 04_樸素貝葉斯演算法演算法
- 使用貝葉斯進行新聞分類
- 高階人工智慧系列(一)——貝葉斯網路、機率推理和樸素貝葉斯網路分類器人工智慧
- 樸素貝葉斯分類流程圖介紹流程圖
- 上升到人生法則的貝葉斯理論
- 使用樸素貝葉斯過濾垃圾郵件