AI Platform Optimizer 和 HyperTune 是 Google Cloud AI Platform 提供的两个不同功能,用于优化机器学习模型的训练。 虽然两者都旨在提高模型性能,但它们的方法和功能有所不同。
AI Platform Optimizer 是一项自动探索超参数空间以找到用于训练模型的最佳超参数集的功能。 超参数是决定模型行为和性能的设置,例如学习率、批量大小和正则化强度。 AI Platform Optimizer 使用一种称为贝叶斯优化的技术来有效搜索最佳超参数。
贝叶斯优化的工作原理是构建目标函数的概率模型,该模型表示模型相对于超参数的性能。 然后使用该模型来建议要评估的新超参数集。 通过迭代评估和更新模型,AI Platform Optimizer 逐渐收敛到最佳超参数集。 与手动超参数调整相比,这种自动化过程可以节省时间和精力。
另一方面,HyperTune 是一项允许用户手动执行超参数调整的功能。 它提供了一个用于定义和运行超参数调整作业的框架,其中并行执行具有不同超参数配置的多个训练运行。 HyperTune 可以灵活地指定要调整的超参数、其搜索空间以及要使用的搜索算法。
借助 HyperTune,用户可以更好地控制超参数调整过程。 他们可以定义每个超参数的搜索空间,例如指定一个范围或一组离散值。 HyperTune 支持各种搜索算法,包括网格搜索、随机搜索和更高级的贝叶斯优化。 用户还可以指定要优化的客观指标,例如准确性或均方误差。
AI Platform Optimizer 使用贝叶斯优化自动执行超参数调整过程,而 HyperTune 则提供了手动超参数调整的框架,具有更大的灵活性和控制力。
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