Arama sonuçlarına dayanarak, Nöral Makine Çevirisi (NMT) modellerinde hiperparametre ayarı için Bayes Optimizasyonu ve Izgara Aramanın bir karşılaştırması burada verilmiştir:
1. Verimlilik:
- Arama sonuçları, hiperparametre optimizasyonu için Bayes Optimizasyonunun genellikle Izgara Aramasından daha verimli olduğunu göstermektedir.
- Izgara Arama, özellikle yüksek boyutlu arama uzayları için hesaplama açısından pahalı olabilecek tüm olası hiperparametre kombinasyonlarını değerlendirir.
- Buna karşılık, Bayes Optimizasyonu, hiperparametre uzayının en umut verici bölgelerine odaklanarak aramaya rehberlik etmek için olasılıksal bir model kullanır ve böylece iyi konfigürasyonları bulmak için daha az değerlendirme gerektirir.
2. Performans:
- Arama sonuçları, Bayes Optimizasyonunun, BLEU puanı gibi son model performansı açısından Izgara Aramasından daha iyi performans gösterebileceğini göstermektedir.
- Bunun nedeni, Bayes Optimizasyonunun hiperparametre alanını daha etkili bir şekilde keşfedebilmesi ve kapsamlı ancak katı Izgara Arama yaklaşımına kıyasla daha iyi performans gösteren konfigürasyonlar bulabilmesidir.
3. Genelleme:
- Arama sonuçları, Bayes Optimizasyonu tarafından bulunan iyi hiperparametre konfigürasyonlarının, Izgara Aramaya kıyasla farklı veri kümeleri arasında daha iyi genelleştirilebileceğini belirtmektedir.
- Bunun nedeni, Bayes Optimizasyonunun hiper parametreler ile model performansı arasındaki temel ilişkileri yakalayabilmesidir ve bu daha aktarılabilir olabilir.
4. Karmaşıklık:
- Bayesian Optimizasyonunu uygulamak genellikle Izgara Aramasından daha karmaşıktır çünkü aramaya rehberlik edecek olasılıksal bir model ve edinme fonksiyonu oluşturmayı gerektirir.
- Izgara Arama ise daha basit ve anlaşılır bir yaklaşım olup, özellikle düşük boyutlu hiperparametreli uzaylar için bazı durumlarda tercih edilebilecektir.
Özetle, arama sonuçları Bayes Optimizasyonunun NMT modellerinde hiperparametre ayarlaması için Izgara Aramasından genellikle daha verimli ve etkili olduğunu ancak daha yüksek uygulama karmaşıklığıyla birlikte geldiğini göstermektedir. İki yaklaşım arasındaki seçim, spesifik probleme, hiperparametre alanının boyutuna ve mevcut hesaplama kaynaklarına bağlı olabilir.
Alıntılar:[1] https://stackoverflow.com/questions/55849512/gridsearchcv-vs-bayesian-optimization
[2] http://cs.ndsu.edu/~siludwig/Publish/papers/CEC2021.pdf
[3] https://github.com/tensorflow/nmt/issues/484
[4] https://towardsdatascience.com/gridsearch-vs-randomizedsearch-vs-bayesiansearch-cfa76de27c6b?gi=3ed66c888683
[5] https://www.cs.jhu.edu/~kevinduh/t/kduh-proposal2017.pdf