Bagaimana Optimasi Bayesian dibandingkan dengan Pencarian Grid untuk NMT

1. Efisiensi:
- Hasil pencarian menunjukkan bahwa Bayesian Optimization secara umum lebih efisien dibandingkan Grid Search untuk optimasi hyperparameter.
- Pencarian Grid mengevaluasi semua kemungkinan kombinasi hyperparameter, yang mungkin mahal secara komputasi, terutama untuk ruang pencarian berdimensi tinggi.
- Sebaliknya, Optimasi Bayesian menggunakan model probabilistik untuk memandu pencarian, dengan fokus pada wilayah yang paling menjanjikan dalam ruang hyperparameter, sehingga memerlukan lebih sedikit evaluasi untuk menemukan konfigurasi yang baik.

2.Kinerja:
- Hasil penelusuran menunjukkan bahwa Bayesian Optimization dapat mengungguli Pencarian Grid dalam hal performa model akhir, seperti skor BLEU.
- Hal ini karena Bayesian Optimization dapat menjelajahi ruang hyperparameter secara lebih efektif dan menemukan konfigurasi yang berkinerja lebih baik dibandingkan dengan pendekatan Pencarian Grid yang menyeluruh namun kaku.

3. Generalisasi:
- Hasil pencarian menyebutkan bahwa konfigurasi hyperparameter baik yang ditemukan oleh Bayesian Optimization dapat menggeneralisasi lebih baik di berbagai kumpulan data, dibandingkan dengan Pencarian Grid.
- Hal ini karena Pengoptimalan Bayesian dapat menangkap hubungan mendasar antara hyperparameter dan performa model, yang mungkin lebih dapat ditransfer.

4. Kompleksitas:
- Penerapan Optimasi Bayesian umumnya lebih kompleks dibandingkan Pencarian Grid, karena memerlukan pembuatan model probabilistik dan fungsi akuisisi untuk memandu pencarian.
- Pencarian Grid, di sisi lain, adalah pendekatan yang lebih sederhana dan lugas, yang mungkin lebih disukai dalam beberapa kasus, terutama untuk ruang hyperparameter berdimensi rendah.

Singkatnya, hasil penelusuran menunjukkan bahwa Pengoptimalan Bayesian biasanya lebih efisien dan efektif dibandingkan Penelusuran Grid untuk penyetelan hyperparameter dalam model NMT, namun memiliki kompleksitas implementasi yang lebih tinggi. Pilihan antara kedua pendekatan tersebut mungkin bergantung pada masalah spesifik, ukuran ruang hyperparameter, dan sumber daya komputasi yang tersedia.