Як байєсовська оптимізація порівнюється з Grid Search для NMT

1. Ефективність:
- Результати пошуку показують, що байєсовська оптимізація загалом ефективніша за оптимізацію за гіперпараметрами, ніж пошук за сіткою.
- Grid Search оцінює всі можливі комбінації гіперпараметрів, що може бути обчислювально дорогим, особливо для просторів пошуку великої розмірності.
- Навпаки, байєсовська оптимізація використовує імовірнісну модель для керування пошуком, зосереджуючись на найбільш перспективних областях простору гіперпараметрів, таким чином вимагаючи менше оцінок для пошуку хороших конфігурацій.

2. Продуктивність:
- Результати пошуку свідчать про те, що байєсовська оптимізація може перевершити Grid Search з точки зору кінцевої продуктивності моделі, наприклад оцінки BLEU.
- Це пояснюється тим, що байєсовська оптимізація може ефективніше досліджувати простір гіперпараметрів і знаходити ефективніші конфігурації порівняно з вичерпним, але жорстким підходом пошуку сітки.

3. Узагальнення:
- У результатах пошуку згадується, що хороші конфігурації гіперпараметрів, знайдені байєсовською оптимізацією, можуть краще узагальнювати різні набори даних порівняно з пошуком у сітці.
- Це пояснюється тим, що байєсовська оптимізація може фіксувати базові зв’язки між гіперпараметрами та продуктивністю моделі, що може бути легше передано.

4. Складність:
- Реалізація байєсівської оптимізації, як правило, є складнішою, ніж пошук у сітці, оскільки вимагає побудови імовірнісної моделі та функції збору для керування пошуком.
- Пошук по сітці, з іншого боку, є більш простим і зрозумілим підходом, який може бути кращим у деяких випадках, особливо для просторів гіперпараметрів низької розмірності.

Підсумовуючи, результати пошуку вказують на те, що байєсівська оптимізація зазвичай ефективніша та результативніша, ніж пошук у сітці для налаштування гіперпараметрів у моделях NMT, але вона має більшу складність реалізації. Вибір між двома підходами може залежати від конкретної проблеми, розміру простору гіперпараметрів і доступних обчислювальних ресурсів.