Bajeso optimizavimas ir tinklelio paieška yra du skirtingai skirtingi metodai, naudojami hiperparametro derinimui neuroninių mašinų vertime (NMT) ir kiti mašinų mokymosi modeliai. Suprasti jų skirtumus, pranašumus, trūkumus ir našumo kontekstus paaiškina jų atitinkamą NMT sistemų tinkamumą ir efektyvumą.
Tinklelio paieška yra metodinis, žiaurios jėgos požiūris į hiperparametro derinimą. Jis veikia išsamiai išvardijant hiperparametrų derinius per vartotojo apibrėžtą verčių tinklą, tada mokyti ir patvirtinti kiekvieno derinio modelį, kad būtų rastas rinkinys, gaunantis geriausią našumą. Procesas apima baigtinio tinklelio sukūrimą, atsižvelgiant į visas atskiras kiekvieno hiperparametro vertes ir išsamiai paiešką kiekvienoje galityje. Nors „Grid Search“ svarbiausias apribojimas yra tiesus ir lengvai paralygius, jis yra jo skaičiavimo išlaidos, ypač padidėjus hiperparametrų ir jų kandidato verčių skaičiui. Paieškos erdvė auga eksponentiškai, todėl tinklelio paieška nepraktiška modeliams, turintiems aukšto matmens hiperparametrų tarpus ar brangias mokymo procedūras. Tinklelio paieška taip pat įvertina hiperparametrus, nepriklausomai nuo ankstesnių vertinimų, tai reiškia, kad jis nesinaudoja įžvalgomis, gautomis per derinimo procesą apie perspektyvias hiperparametro erdvės sritis, todėl neefektyviai tyrinėja.
Kita vertus, Bajeso optimizavimas imasi adaptyvaus, tikimybinio požiūrio į hiperparametrų derinimą. Jis skirtas efektyviai surasti optimalius hiperparametrus, modeliuojant objektyvią funkciją (pvz., Patvirtinimo praradimą ar tikslumą) kaip stochastinę funkciją ir iteretyviai pasirenkant hiperparametro vertes, kurios subalansuoja tyrinėjimą ir išnaudojimą naudojant surogatinį modelį, paprastai Gauso procesą. Šis modelis prognozuoja hiperparametrų našumo kraštovaizdį, leisdamas algoritmui sutelkti dėmesį į perspektyviausius regionus, praleidžiant mažiau vaisingų sričių. Naudodamas išankstinius vertinimo rezultatus ir neapibrėžtumo įvertinimus, Bajeso optimizavimas gali suartėti su aukšto lygio hiperparametrais žymiai mažiau iteracijų nei tinklo paieška, taip taupant skaičiavimo išteklius.
NMT, kuris dažnai apima sudėtingus modelius, tokius kaip giliųjų transformatorių architektūra, daugelio hiperparametrų derinimas yra labai svarbus norint pasiekti moderniausius našumą. Šie hiperparametrai gali apimti mokymosi greičio tvarkaraščius, nebaigusiųjų skaičiaus, sluoksnių skaičių, įterpimo dydžius, partijų dydžius, optimizavimo algoritmus ir dar daugiau. Dėl šios hiperparametro erdvės ir didelių skaičiavimo NMT modelių skaičiavimo išlaidų, tinklelio paieška tampa neįmanoma, nes tam reikia išsamaus įvertinimo, susijusio su kombinatoriniu hiperparametrų rinkinių sprogimu. Laikas ir išlaidos šimtams ar tūkstančiams NMT modelių treniruotis, kaip reikalauja tinklo paieška, viršija praktinius išteklių ribas.
Bajeso optimizavimas suteikia aiškių praktinių pranašumų NMT hiperparametro derinime. Jo adaptyvi pobūdis iš tikrųjų sutelkia paieškos pastangas perspektyviems deriniams, sumažinant reikalingų modelių mokymų skaičių. Tai ypač naudinga NMT, nes kiekvienas mokymo laikas gali užtrukti valandas ar dienas galingai aparatinei įrangai. Be to, Bajeso optimizavimas gali valdyti nuolatinius ir diskretus hiperparametrus, leidžiančius plačiau tyrinėti nekilnojamojo vertinimo parametrus, tokius kaip mokymosi greičio skilimo greitis, tuo tarpu tinklo paieška apsiriboja iš anksto nustatytomis diskretinėmis vertėmis.
Hiperparametro derinimo domenų empiriniai palyginimai rodo, kad Bajeso optimizavimas paprastai nustato optimalias ar beveik optimalias hiperparametro konfigūracijas, kurių funkcijų įvertinimai yra penkios-septynis kartus mažiau, palyginti su tinklo paieška. Jis taip pat greičiau suartėja su gerais hiperparametrais ir stabilizuoja aplink optimalų patikimesnį. Nors tinklelio paieška garantuoja išsamų nurodyto tinklo paiešką, jis negarantuoja visame pasaulyje optimalaus sprendimo, esančio už tinklo ar tarp tinklelio taškų, kurį Bajeso optimizavimas gali lanksčiau ištirti modeliuodamas.
Praktiškai, jei NMT modelis ir duomenų rinkinys yra palyginti maži arba jei skaičiavimo ištekliai nėra svarbiausias rūpestis, tinklo paieška vis tiek gali būti naudojama dėl jo paprastumo ir lengvumo įgyvendinimo. Tai taip pat naudinga pradiniams eksperimentams, kai hiperparametro erdvė yra maža, o atskiros kandidatų vertės yra žinomos a priori. Tačiau moderniausioms NMT sistemoms, kuriose modeliai yra dideli, o mokymo laikas yra didelis, Bajeso optimizavimas dažnai yra tinkamiausias metodas, nes jis subalansuoja optimizavimo kokybę su išteklių efektyvumu.
Įgyvendinant tinklo paiešką plačiai palaiko mašinų mokymosi bibliotekos su paprastomis sąsajomis, skirtos apibrėžti parametrų tinklelius ir automatizuotą kryžminį patvirtinimą, todėl ji yra prieinama praktikams. Bajeso optimizavimo įrankiai taip pat egzistuoja, nors norint nustatyti surogatinius modelius ir įsigijimo funkcijas, reikia daugiau žinių. Kai kurios sistemos, specialiai pritaikytos Bajeso optimizavimui, gali automatizuoti didžiąją dalį proceso, siūlant lengvą integraciją, tačiau jie yra mažiau visur paplitę nei tinklo paieškos komunalinės paslaugos.
Apibendrinant galima pasakyti, kad Bajeso optimizavimas pranoksta tinklelio paiešką efektyvumu ir mastelio keitimu hiperparametro derinimui NMT, ypač padidėjus modelio sudėtingumui ir hiperparametro matmenims. Tai sumažina mokymo procedūrų skaičių, reikalingą mokantis iš ankstesnių vertinimų ir sutelkiant dėmesį į perspektyvius regionus. Tinklelio paieška, nors ir konceptualiai paprasta ir išsami savo tinklelyje, tampa skaičiuojama, kad didelio masto NMT yra draudžiama ir jame nėra pritaikomumo. Pasirinkimas tarp dviejų metodų priklauso nuo turimų skaičiavimo išteklių kompromisų, modelio dydžio ir sudėtingumo bei susipažinimo su optimizavimo metodais, nes Bajeso optimizavimas paprastai buvo palankus šiuolaikiniams, ištekliams reikalaujantiems NMT projektams dėl intelektualesnio paieškos požiūrio ir greitesnio konvergencijos su optimaliais hiperparameteriais.