كيف يمكن مقارنة تحسين بايزي مع Grid Search لـ NMT

1. الكفاءة :
- تشير نتائج البحث إلى أن تحسين Bayesian أكثر كفاءة بشكل عام من Grid Search لتحسين المعلمات الفائقة.
- يقوم Grid Search بتقييم جميع المجموعات الممكنة من المعلمات الفائقة، والتي يمكن أن تكون مكلفة من الناحية الحسابية، خاصة بالنسبة لمساحات البحث عالية الأبعاد.
- في المقابل، تستخدم تقنية Bayesian Optimization نموذجًا احتماليًا لتوجيه البحث، مع التركيز على المناطق الواعدة في مساحة المعلمات الفائقة، وبالتالي تتطلب تقييمات أقل للعثور على تكوينات جيدة.

2. الأداء:
- تشير نتائج البحث إلى أن تحسين Bayesian يمكن أن يتفوق على Grid Search من حيث أداء النموذج النهائي، مثل نتيجة BLEU.
- وذلك لأن تحسين Bayesian يمكنه استكشاف مساحة المعلمات الفائقة بشكل أكثر فعالية والعثور على تكوينات ذات أداء أفضل مقارنة بنهج بحث الشبكة الشامل ولكن الصارم.

3. التعميم:
- تشير نتائج البحث إلى أن تكوينات المعلمات الفائقة الجيدة التي عثر عليها بواسطة Bayesian Optimization قد يتم تعميمها بشكل أفضل عبر مجموعات البيانات المختلفة، مقارنة ببحث الشبكة.
- وذلك لأن تحسين بايزي يمكنه التقاط العلاقات الأساسية بين المعلمات الفائقة وأداء النموذج، والتي قد تكون أكثر قابلية للتحويل.

4. التعقيد:
- يعد تنفيذ التحسين الافتراضي بشكل عام أكثر تعقيدًا من بحث الشبكة، لأنه يتطلب بناء نموذج احتمالي ووظيفة اكتساب لتوجيه البحث.
- من ناحية أخرى، يعد البحث عن الشبكة أسلوبًا أبسط وأكثر وضوحًا، وقد يكون مفضلاً في بعض الحالات، خاصة بالنسبة للمساحات ذات المعلمات الفائقة منخفضة الأبعاد.

باختصار، تشير نتائج البحث إلى أن تحسين Bayesian عادةً ما يكون أكثر كفاءة وفعالية من Grid Search لضبط المعلمات الفائقة في نماذج NMT، ولكنه يأتي مع تعقيد أعلى في التنفيذ. قد يعتمد الاختيار بين الطريقتين على المشكلة المحددة، وحجم مساحة المعلمة الفائقة، والموارد الحسابية المتاحة.