Bayessche Optimierung
term_id: bayesian_optimization
Category: training_techniques
Definition
Die Bayessche Optimierung verwendet ein probabilistisches Surrogatmodell, typischerweise einen Gaußschen Prozess, um die Zielfunktion zu modellieren. Sie employs eine Acquisition-Funktion, um Exploration und Exploitation auszubalancieren, sodass
Summary
Eine sequenzielle Designstrategie zur globalen Optimierung von Black-Box-Funktionen, deren Auswertung teuer ist.
Key Concepts
- Surrogatmodell
- Acquisition-Funktion
- Exploration vs. Exploitation
- Black-Box-Optimierung
Use Cases
- Hyperparameter-Tuning für Deep-Learning-Modelle
- Optimierung experimenteller Designs in den Wissenschaften
- Anpassung von Steuerungsparametern in der Robotik