Kuidas on Bayesi optimeerimine võrreldav NMT võrguotsinguga?

1. Tõhusus:
- Otsingutulemused näitavad, et Bayesi optimeerimine on hüperparameetrite optimeerimiseks üldiselt tõhusam kui ruudustikuotsing.
- Grid Search hindab kõiki võimalikke hüperparameetrite kombinatsioone, mis võivad olla arvutuslikult kulukad, eriti suuremõõtmeliste otsinguruumide puhul.
- Seevastu Bayesi optimeerimine kasutab otsingu juhtimiseks tõenäosuslikku mudelit, keskendudes hüperparameetriruumi kõige lootustandvamatele piirkondadele, mistõttu on heade konfiguratsioonide leidmiseks vaja vähem hinnanguid.

2. Toimivus:
- Otsingutulemused viitavad sellele, et Bayesi optimeerimine võib mudeli lõpliku jõudluse (nt BLEU skoori) osas ületada ruudustikuotsingu.
- Selle põhjuseks on asjaolu, et Bayesi optimeerimine suudab tõhusamalt uurida hüperparameetrite ruumi ja leida paremini toimivaid konfiguratsioone võrreldes ammendava, kuid jäiga ruudustikuotsingu lähenemisviisiga.

3. Üldistamine:
- Otsingutulemustes mainitakse, et Bayesi optimeerimise leitud head hüperparameetrite konfiguratsioonid võivad võrreldes ruudustikuotsinguga paremini üldistada erinevates andmekogumites.
- Selle põhjuseks on asjaolu, et Bayesi optimeerimine suudab tabada hüperparameetrite ja mudeli jõudluse vahelisi alussuhteid, mis võivad olla paremini ülekantavad.

4. Keerukus:
- Bayesi optimeerimise rakendamine on üldiselt keerulisem kui ruudustikuotsing, kuna see nõuab otsingu juhtimiseks tõenäosusmudeli ja hankimisfunktsiooni loomist.
- Võrguotsing on seevastu lihtsam ja arusaadavam lähenemine, mida võib teatud juhtudel eelistada, eriti madalamõõtmeliste hüperparameetriliste ruumide puhul.

Kokkuvõttes näitavad otsingutulemused, et Bayesi optimeerimine on NMT-mudelites hüperparameetrite häälestamiseks tavaliselt tõhusam ja tulemuslikum kui võrguotsing, kuid selle rakendamisel on suurem keerukus. Valik kahe lähenemisviisi vahel võib sõltuda konkreetsest probleemist, hüperparameetrite ruumi suurusest ja olemasolevatest arvutusressurssidest.