Comment l'optimisation bayésienne se compare-t-elle à la recherche par grille pour NMT

1. Efficacité :
- Les résultats de la recherche indiquent que l'optimisation bayésienne est généralement plus efficace que la recherche en grille pour l'optimisation des hyperparamètres.
- Grid Search évalue toutes les combinaisons possibles d'hyperparamètres, ce qui peut être coûteux en calcul, en particulier pour les espaces de recherche de grande dimension.
- En revanche, l'optimisation bayésienne utilise un modèle probabiliste pour guider la recherche, en se concentrant sur les régions les plus prometteuses de l'espace des hyperparamètres, nécessitant ainsi moins d'évaluations pour trouver de bonnes configurations.

2. Performances :
- Les résultats de la recherche suggèrent que l'optimisation bayésienne peut surpasser la recherche par grille en termes de performances finales du modèle, comme le score BLEU.
- En effet, l'optimisation bayésienne peut explorer plus efficacement l'espace des hyperparamètres et trouver des configurations plus performantes par rapport à l'approche de recherche de grille exhaustive mais rigide.

3. Généralisation :
- Les résultats de la recherche mentionnent que les bonnes configurations d'hyperparamètres trouvées par l'optimisation bayésienne peuvent mieux se généraliser sur différents ensembles de données, par rapport à la recherche par grille.
- En effet, l'optimisation bayésienne peut capturer les relations sous-jacentes entre les hyperparamètres et les performances du modèle, qui peuvent être plus transférables.

4. Complexité :
- La mise en œuvre de l'optimisation bayésienne est généralement plus complexe que la recherche par grille, car elle nécessite la construction d'un modèle probabiliste et d'une fonction d'acquisition pour guider la recherche.
- La recherche par grille, en revanche, est une approche plus simple et plus directe, qui peut être préférée dans certains cas, notamment pour les espaces hyperparamétriques de faible dimension.

En résumé, les résultats de la recherche indiquent que l'optimisation bayésienne est généralement plus efficace que la recherche par grille pour le réglage des hyperparamètres dans les modèles NMT, mais qu'elle s'accompagne d'une complexité de mise en œuvre plus élevée. Le choix entre les deux approches peut dépendre du problème spécifique, de la taille de l’espace des hyperparamètres et des ressources informatiques disponibles.