超参数优化方法之贝叶斯优化实现流程及代码
在机器学习模型的训练过程中，超参数的选择往往对模型性能有着决定性的影响。贝叶斯优化作为一种高效的超参数调优方法，以其在高维空间中的搜索效率和对最优化问题的独特见解而受到关注。本文将深入探讨贝叶斯优化的基本原理、实现策略，并展示其在实际机器学习任务中的应用。从贝叶斯统计的角度出发，我们将一起了解如何利用先验知识与概率模型来指导超参数的搜索过程，从而提高模型调优的效率和效果。
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一、什么是贝叶斯优化
贝叶斯调参过程有着非常严谨的数学理论，借助一些先验的假设，在实际进行调参之前，先假设一些数据、损失函数满足的一些条件。然后通过这种假设来避免去尝试很多点来尽量捕捉到损失函数真实的分布。 通过假设在很短时间内找到比较好的最小值或者是次小值。
贝叶斯优化方法（在很短的时间内就能找到泛化能力很强的参数）是当前超参数优化领域的SOTA手段（State of the Art），可以被认为是当前最为先进的优化框架，它可以被应用于AutoML的各大领域，不止限于超参数搜索HPO的领域，更是可以被用于神经网络架构搜索NAS以及元学习等先进的领域（用于不同的自动化机器学习领域表现出不同的性质）。现代几乎所有在效率和效果上取得优异成果的超参数优化方法都是基于贝叶斯优化的基本理念而形成的。
二、贝叶斯优化用于HPO（超参数优化）的基本流程
使用贝叶斯优化方法确定超参数的最优取值，实现流程如下所示：