Vorteile der Partikelschwarmoptimierung gegenüber der Bayes'schen Optimierung für das Hyperparameter-Tuning?
Es gibt umfangreiche aktuelle Forschungen zur Bayesianischen Optimierung (1) zur Optimierung von ML-Hyperparametern. Die treibende Motivation dabei ist, dass eine minimale Anzahl von Datenpunkten erforderlich ist, um fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, welche Punkte es wert sind,...