### 贝叶斯优化并未提高预测准确性

这是什么原因呢?


回答:

贝叶斯优化并不能保证提供最佳的超参数值;引用Goodfellow、Bengio和Courville撰写的权威教材《深度学习》(Deep Learning第430页)中的话:

目前,我们无法明确推荐贝叶斯超参数优化作为一种已确立的工具来获得更好的深度学习结果或以更少的努力获得这些结果。贝叶斯超参数优化有时表现得与人类专家相当,有时更好,但在其他问题上却会彻底失败。在特定的问题上尝试一下可能值得,但它尚未足够成熟或可靠。

换句话说,它实际上只是一个启发式方法(如网格搜索),你报告的情况并不一定意味着你做错了什么,或者程序中有需要纠正的问题……

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注