算法参数调优的主要方法包括:
一、手动调参
根据经验或启发式知识,手动设置参数值。
适用于参数较少的模型。
主要缺点是效率低下,依赖经验。
二、网格搜索
将每个参数分为固定数量的选择,构成网格。
然后穷举所有可能的参数组合。
选择性能最高的参数。
三、随机搜索
对每个参数设置随机搜索范围。
然后随机选择参数组合。
选择性能最高的参数。
四、贝叶斯优化
使用Gaussian Process建立参数与性能的关系模型。
基于这个模型,偏向去更有可能产生好结果的参数区域。
五、进化算法
使用遗传算法、粒子群优化等模拟进化算法。
通过适应度函数驱动参数逐渐优化。
六、梯度下降
直接通过反向传播计算参数的梯度。
并根据梯度下降公式迭代优化参数。
七、 退火
使用模拟退火方法,先搜索广泛区域找到较优点。
然后逐渐缩小搜索范围,精准定位最优点。
总的来说,参数调优的主要方法有:
- 手动调参(效率低)
- 网格搜索(穷举组合)
- 随机搜索
- 贝叶斯优化
- 进化算法
- 梯度下降
- annealing
随着参数量增多或存在非线性关系,上述方法的效率约从高到底。但效果从好到差。需要综合考虑。