로그인
통찰 - 베이지안 최적화
역변환 기반 잠재 베이지안 최적화
잠재 베이지안 최적화(LBO)에서 발생하는 '정렬 불량 문제'를 해결하기 위해 인코더-디코더 아키텍처의 재중심화 기법을 대체하는 역변환 기반 잠재 베이지안 최적화(InvBO)를 제안하며, 이는 추가적인 오라클 호출 없이 정렬된 데이터셋을 생성하고 잠재 공간 내 신뢰 영역의 잠재적 능력을 고려한 앵커 선택을 통해 최적화 성능을 향상시킨다.
최적 값의 경계를 고려한 베이지안 최적화: 한계 존중하기
알려진 최적 값의 하한을 활용하는 새로운 대리 모델 및 획득 함수인 SlogGP 및 SlogTEI를 사용하는 경계 인식 베이지안 최적화(BABO)는 기존 베이지안 최적화 기법보다 뛰어난 성능을 보여줍니다.
신경망 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 베이지안 최적화: 개요, 방법론 및 실험 결과
본 논문은 컨볼루션 신경망(CNN)의 하이퍼파라미터 튜닝에 베이지안 최적화를 적용하여 이미지 분류 성능을 향상시키는 방법을 제시합니다.
전역 최적화를 위한 구분적 선형 커널 근사를 사용한 가우시안 프로세스 획득 함수의 전역 최적화
본 논문에서는 가우시안 프로세스 획득 함수를 전역적으로 최적화하기 위해 구분적 선형 커널 근사를 사용하는 새로운 방법인 PK-MIQP를 제안하며, 이는 기존 방법들보다 효율적이고 안정적인 전역 최적화를 가능하게 합니다.
© 2024 by Linnk AI