Kaip Bajeso optimizavimas lyginamas su NMT tinklelio paieška

1. Efektyvumas:
- Paieškos rezultatai rodo, kad Bajeso optimizavimas paprastai yra efektyvesnis nei tinklelio paieška hiperparametrų optimizavimui.
- Tinklelio paieška įvertina visus galimus hiperparametrų derinius, kurie gali būti brangūs, ypač didelių matmenų paieškos erdvėse.
- Priešingai, Bajeso optimizavimas naudoja tikimybinį modelį, kad vadovautų paieškai, sutelkiant dėmesį į perspektyviausias hiperparametrų erdvės sritis, todėl norint rasti geras konfigūracijas reikia atlikti mažiau vertinimų.

2. Našumas:
- Paieškos rezultatai rodo, kad Bajeso optimizavimas gali pranokti tinklelio paiešką pagal galutinį modelio našumą, pvz., BLEU balą.
- Taip yra todėl, kad Bajeso optimizavimas gali veiksmingiau ištirti hiperparametrų erdvę ir rasti našesnes konfigūracijas, palyginti su išsamiu, bet griežtu tinklelio paieškos metodu.

3. Apibendrinimas:
- Paieškos rezultatuose minima, kad geros hiperparametrų konfigūracijos, rastos naudojant Bajeso optimizavimą, gali būti geriau apibendrinamos skirtinguose duomenų rinkiniuose, palyginti su tinklelio paieška.
- Taip yra todėl, kad Bajeso optimizavimas gali užfiksuoti pagrindinius ryšius tarp hiperparametrų ir modelio našumo, kuris gali būti labiau perkeliamas.

4. Sudėtingumas:
- Bajeso optimizavimo įgyvendinimas paprastai yra sudėtingesnis nei tinklelio paieška, nes norint atlikti paiešką reikia sukurti tikimybinį modelį ir gavimo funkciją.
- Kita vertus, tinklelio paieška yra paprastesnis ir paprastesnis metodas, kuriam kai kuriais atvejais gali būti teikiama pirmenybė, ypač mažų matmenų hiperparametrų erdvėse.

Apibendrinant galima pasakyti, kad paieškos rezultatai rodo, kad Bajeso optimizavimas paprastai yra efektyvesnis ir efektyvesnis nei tinklelio paieška, skirta hiperparametrų derinimui NMT modeliuose, tačiau ji yra sudėtingesnė. Pasirinkimas tarp dviejų metodų gali priklausyti nuo konkrečios problemos, hiperparametrų erdvės dydžio ir turimų skaičiavimo išteklių.