贝叶斯优化和网格搜索是两种不同的方法，用于在神经机器翻译(NMT)和其他机器学习模型中进行超参数调整。了解他们的差异，优势，缺点和绩效环境阐明了它们对NMT系统的适用性和有效性。
网格搜索是一种有条不紊的蛮力方法，可用于高参数调整。它是通过详尽地列举了用户定义的值网格的高参数的组合，然后在每种组合上训练和验证模型以找到最佳性能的集合。该过程涉及构建一个有限的网格，考虑每个超参数的所有离散值，并详尽地搜索每个可能的元组。虽然直接且易于并行化，但网格搜索的关键限制在于其计算费用，尤其是随着超参数及其候选值的增加。搜索空间呈指数增长，这使得网格搜索对于具有高维超参数空间或昂贵的培训程序的模型不切实际。网格搜索还独立于过去的评估来评估超参数，这意味着它不利用有关超参数空间有前途领域的调整过程中获得的见解，从而导致效率低下。
另一方面，贝叶斯优化采用了一种自适应，概率的方法来调整超参数。它旨在通过将目标函数(例如验证损失或准确性)建模为随机函数，并迭代地选择通过替代模型平衡探索和利用的超参数值来有效地找到最佳的超参数。该模型预测了超参数的性能格局，从而允许算法专注于最有希望的地区，从而跳过了卓越成果的区域。通过使用先前的评估结果和不确定性估计，贝叶斯优化可以收敛到高性能超参数的迭代率明显少于网格搜索，从而节省了计算资源。
在NMT的背景下，通常涉及复杂的模型，例如Deep Transformer Architectures，许多超参数的调整对于实现最新性能至关重要。这些超参数可能包括学习率时间表，辍学率，层数，嵌入式大小，批量尺寸，优化算法等。由于这个超级参数空间的广阔和训练NMT模型的高计算成本，网格搜索变得不可行，因为它需要对超参数集的组合爆炸进行详尽的评估。根据网格搜索要求训练数百或数千种NMT模型的时间和成本超过了实际的资源限制。
贝叶斯优化在NMT超参数调整方面具有明显的实际优势。它的自适应性质有效地将搜索工作重点放在有希望的组合上，减少了所需的完整模型培训的数量。这在NMT中尤其有益，因为每个训练运行可能需要数小时或数天的功能强大的硬件。此外，贝叶斯优化可以处理连续和离散的超参数，从而可以对实值调谐参数(例如学习率衰减率)进行更精细的探索，而网格搜索仅限于预先指定的离散值。
超参数调谐域中的经验比较表明，贝叶斯优化通常会发现与网格搜索相比，功能评估较少的功能评估少五到七倍。它还可以更快地收敛到良好的超参数，并更可靠地稳定在最佳范围内。尽管网格搜索可以保证对指定的网格进行彻底的搜索，但它不能保证在该网格外部或网格之间的全球最佳解决方案，而贝叶斯优化可以通过建模可以更灵活地探索。
实际上，如果NMT模型和数据集相对较小，或者计算资源不是主要问题，则由于其简单性和易于实施而可能仍使用网格搜索。当高参数空间较小并且已知离散的候选值时，它也对初始实验也有益。但是，对于模型较大且训练时间的最先进的NMT系统，贝叶斯优化通常是首选方法，因为它可以平衡优化质量与资源效率。
在实施中，网格搜索通过具有简单接口的机器学习库得到广泛支持，以定义参数网格和自动交叉验证，从而使从业人员可以使用。贝叶斯优化工具也存在，尽管它们需要更多的专业知识来设置替代模型和采集功能。一些专门针对贝叶斯优化量身定制的框架可以自动化这一过程的大部分过程，提供简单的集成，但它们的无处不在，而不是网格搜索实用程序。
总之，贝叶斯优化超过了NMT中超参数调整的效率和可扩展性的网格搜索，尤其是随着模型复杂性和高参数维度的增加。它减少了通过从先前的评估中学习并将搜索重点放在有希望的地区所需的训练次数。网格搜索虽然在其网格中概念上简单而详尽，但对于大规模NMT而言，搜索在计算上变得过于刺激，并且缺乏适应性。两种方法之间的选择取决于可用的计算资源之间的权衡，模型的规模和复杂性以及对优化技术的熟悉程度，由于其更智能的搜索方法和更快的融合到优化的超参数，因此贝叶斯优化通常对现代资源密集型NMT项目倾向于。