贝叶斯优化与网格搜索有何主要区别
贝叶斯优化与网格搜索的主要区别如下:
工作原理:
贝叶斯优化:首先建立目标函数的全局行为先验知识(常用高斯过程表示),然后通过观察目标函数在不同输入点的输出,更新先验知识,形成后验分布。基于后验分布,智能地选择下一个采样点,这个过程既考虑了之前观察到的最优值,也考虑了全局尚未探索的区域。
网格搜索:本质是一种穷举法。对于每个超参数,用户选择一个较小的有限集去探索,这些超参数的笛卡尔乘积得到若干组超参数。网格搜索使用每组超参数训练模型,并挑选验证集误差最小的超参数作为最优解。
计算效率:
贝叶斯优化:迭代次数少,速度快。它能够利用先验知识和后验推断,在有限的观测数据下,通过概率模型预测参数组合的性能,并针对性地选择下一个最有希望的参数。
网格搜索:速度慢,参数多时易导致维度爆炸。因为它需要遍历所有指定的超参数组合,计算成本随着超参数空间的增大而急剧增加。
对非凸问题的处理能力:
贝叶斯优化:针对非凸问题依然稳健,因为它能够探索更广泛的搜索空间,从而找到全局最优解或接近全局最优解的解。
网格搜索:针对非凸问题易得到局部最优解,因为它只能遍历预定义的超参数组合,可能错过非网格点上的最优解。
可扩展性:
贝叶斯优化:具有更强的可扩展性,可以应用于各种领域,如深度学习、计算机视觉、自然语言处理等。
网格搜索:当超参数空间很大时,其计算成本会急剧增加,可能不适用于某些大型或复杂的模型。
参数信息利用:
贝叶斯优化:考虑了之前的参数信息,从而更好的调整当前的参数。
网格搜索:未考虑之前的参数信息,每次迭代都是独立的。
综上所述,贝叶斯优化和网格搜索在工作原理、计算效率、对非凸问题的处理能力、可扩展性和参数信息利用等方面存在显著区别。贝叶斯优化在参数空间较大、计算成本高昂的情况下更具优势,而网格搜索则适用于参数空间较小、计算资源充足的情况。