贝叶斯优化教程

Source: Dev.to

Overview

贝叶斯优化是一种在每次实验都很慢或成本高的情况下寻找最优设置的智能方法。它通过智能地选择最有前景的点进行评估，从而减少所需的试验次数。

How It Works

1. Surrogate Model – 一个简单的模型（通常是高斯过程）根据先前试验的结果近似真实的目标函数。
2. Uncertainty Quantification – 代理模型提供不确定性的估计，指示模型不太自信的区域。
3. Acquisition Function – 利用代理模型及其不确定性，获取函数决定下一个评估点，在探索（尝试不确定区域）和利用（细化已知的好区域）之间取得平衡。
4. Iterative Loop – 过程循环进行：评估选定的点，更新代理模型，然后选择下一个点。

Benefits

• Fewer Experiments – 与随机搜索或网格搜索相比，以更少的评估次数实现良好的解。
• Handles Noisy Data – 能够处理噪声或不完美的测量数据。
• Parallel Evaluations – 支持同时运行多个试验，以加快整体进程。
• Adaptable – 即使在优化过程中条件略有变化，仍能保持有效。

Applications

• 机器学习模型的超参数调优。
• 仿真成本高的工程设计。
• 市场营销中的 A/B 测试，当每次测试成本或时间显著时。
• 任何真实世界实验慢、成本高或受限的领域。

Further Reading

A Tutorial on Bayesian Optimization – Paperium.net.