AI Platform Optimizer 和 HyperTune 是 Google Cloud AI Platform 提供的兩個不同功能,用於優化機器學習模型的訓練。 雖然兩者都旨在提高模型性能,但它們的方法和功能有所不同。
AI Platform Optimizer 是一項自動探索超參數空間以找到用於訓練模型的最佳超參數集的功能。 超參數是決定模型行為和性能的設置,例如學習率、批量大小和正則化強度。 AI Platform Optimizer 使用一種稱為貝葉斯優化的技術來有效搜索最佳超參數。
貝葉斯優化的工作原理是構建目標函數的概率模型,該模型表示模型相對於超參數的性能。 然後使用該模型來建議要評估的新超參數集。 通過迭代評估和更新模型,AI Platform Optimizer 逐漸收斂到最佳超參數集。 與手動超參數調整相比,這種自動化過程可以節省時間和精力。
另一方面,HyperTune 是一項允許用戶手動執行超參數調整的功能。 它提供了一個用於定義和運行超參數調整作業的框架,其中並行執行具有不同超參數配置的多個訓練運行。 HyperTune 可以靈活地指定要調整的超參數、其搜索空間以及要使用的搜索算法。
借助 HyperTune,用戶可以更好地控制超參數調整過程。 他們可以定義每個超參數的搜索空間,例如指定一個範圍或一組離散值。 HyperTune 支持各種搜索算法,包括網格搜索、隨機搜索和更高級的貝葉斯優化。 用戶還可以指定要優化的客觀指標,例如準確性或均方誤差。
AI Platform Optimizer 使用貝葉斯優化自動執行超參數調整過程,而 HyperTune 則提供了手動超參數調整的框架,具有更大的靈活性和控制力。
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