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Avantages de l'optimisation des essaims de particules par rapport à l'optimisation bayésienne pour le réglage des hyperparamètres?
Il existe d'importantes recherches contemporaines sur l'optimisation bayésienne (1) pour le réglage des hyperparamètres ML. La motivation principale ici est qu'un nombre minimal de points de données est nécessaire pour faire des choix éclairés sur les points qui valent la peine d'être essayés (les appels de fonction objectifs sont coûteux, …