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强大而精致的机器学习调参方法:贝叶斯优化

贝叶斯优化用于机器学习调参由J.Snoek(2012)提出,主要思想是,给定优化的目标函数(广义的函数,只需指定输入和输出即可,无需知道内部结构以及数学性质),通过不断地添加样本点来更新目标函数的后验分布(高斯过程,直到后验分布基本贴合于真实分布。简单的说,就是考虑了上一次参数的信息**,从而更好的调整当前的参数。他与...

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代码星球 ·2020-04-06