贝叶斯优化/Bayesian Optimization 和Optuna

转载 已于 2023-09-15 11:26:12 修改 · 286 阅读 · 0
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#深度学习 #机器学习

于 2023-09-14 20:26:30 首次发布
本文介绍了Optuna库如何通过贝叶斯优化算法如medianpruner和successivehalving来加速深度强化学习模型的超参数调优过程。文章详细讲解了这两个技术在实践中的应用和效果。

Optuna：从https://huggingface.co/learn/deep-rl-course/unitbonus2/optuna视频来看Optuna就是实现了贝叶斯优化的一些算法，帮助快捷调超参数

  • median pruner（Prune if the trial’s best intermediate result is worse than median of intermediate results of previous trials at the same step）
  • successive halving (之前的逐次减半算法)

下图转载自 https://zhuanlan.zhihu.com/p/76269142

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【python】Bayesian Optimization（贝叶斯优化）优化svm回归问题
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Auto Machine Learning笔记 - Bayesian Optimization
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贝叶斯优化算法python实例_贝叶斯优化/Bayesian Optimization
weixin_39851974的博客
12-09 1472
最近心情不好，写篇文章让大家开心一下吧。介绍一下世界上最好的算法：贝叶斯优化。背景介绍近年来深度神经网络大火，可是神经网络的超参(hyperparameters)选择一直是一个问题，因为大部分时候大家都是按照玄学指导手动调参，各位调参的同学也跟奇异博士一样算是master of mystic arts了。由于这个原因，贝叶斯优化(Bayesian Optimization，以下简称BO)开始被好多...
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贝叶斯最优化（Bayesian Optimization）是一种用于函数全局最优化的策略，特别适用于那些计算代价昂贵的黑箱函数（如机器学习模型的超参数调优）。其核心思想是通过构建一个代理模型（通常是高斯过程或随机森林），逐步选择最优的参数，从而有效地找到全局最优解。贝叶斯最优化能够在不需要大量计算资源的情况下，有效探索参数空间，具有更高效、更严密的特点。
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基于Optuna实现多种贝叶斯优化
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为了满足机器学习开发者的需求，Optuna提供了强大而稳定的API，因此其代码简洁、模块化程度高，是我们介绍的库中最为精简的之一。Optuna库虽然是当今最为成熟的HPO方法之一，但当参数空间较小时，Optuna库在迭代中容易出现抽样BUG，即Optuna会持续抽到曾经被抽到过的参数组合，并且持续报警告说"算法已在这个参数组合上检验过目标函数了"。在实际迭代过程中，一旦出现这个Bug，那当下的迭代就无用了，因为已经检验过的观测值不会对优化有任何的帮助，因此对损失的优化将会停止。1 定义目标函数与参数空间。
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为此，该方法使用代理优化问题（找到采集函数的最大值），尽管仍然是一个难题，但更便宜（在计算意义上）并且可以使用通用工具。因此，贝叶斯优化最适合对要优化的函数进行采样是一项非常昂贵的工作的情况。在每个步骤中，高斯过程都会拟合已知样本（之前探索的点），后验分布与探索策略（例如 UCB（置信上限）或 EI（预期改进））相结合，用于确定下一个应该探索的点。随着观测数量的增加，后验分布得到改善，算法变得更加确定参数空间中的哪些区域值得探索，哪些区域不值得探索，如下图所示。但是，应该清楚的是您不需要这样做。
贝叶斯优化算法（Bayesian Optimization）及其Python 和 MATLAB 实现
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该算法能够有效地在未知黑盒函数上进行优化，并在相对较少的迭代次数内找到较优解，因此在许多领域如超参数优化、自动机器学习等中得到了广泛应用。贝叶斯优化的核心思想是通过构建目标函数的后验分布，利用先验信息和观测数据来推断参数的分布，并以此指导下一步的搜索。总之，贝叶斯优化算法是一种强大的优化方法，能够在高维度、非凸函数等复杂情况下高效地寻找最优解，为许多领域的问题提供了有效的解决方案。1. 超参数优化：机器学习中的超参数优化是贝叶斯优化的常见应用领域，能够有效地提高模型效果；作为输入，返回交叉验证的平均得分。
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头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
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bayesian-optimization是一个使用高斯过程的全局优化的Python实现。这是一个基于贝叶斯推理和高斯过程的约束全局优化包，试图在尽可能少的迭代中找到一个未知函数的最大值。这种技术特别适合优化高成本函数，在勘探和开发之间的平衡非常重要的情况下。贝叶斯优化通过构造函数的后验分布(高斯过程)来工作，该后验分布最好地描述了您想要优化的函数。随着观测数量的增加，后验分布得到改善，算法对参数空间中哪些区域值得探索，哪些不值得探索，变得更加确定，如下图所示。
贝叶斯优化(Bayesian Optimization CNN
03-08
<think>嗯，用户想了解贝叶斯优化在CNN中的应用和实现。首先，我需要回忆一下贝叶斯优化的基本原理。贝叶斯优化是一种基于概率模型的超参数调优方法，利用高斯过程来建模目标函数，然后通过采集函数选择下一个评估点，从而高效地找到最优参数。这在机器学习中常用于自动化超参数调整，尤其是在计算资源有限的情况下。 接下来，我需要将贝叶斯优化与CNN结合起来。CNN中的超参数有很多，比如学习率、卷积核数量、层数、批处理大小、正则化参数等。手动调整这些参数非常耗时，而贝叶斯优化可以自动搜索最优组合。用户提供的引用中提到了贝叶斯优化用于优化学习率、卷积核个数和L2正则化系数，这些是关键的超参数。 然后，我得考虑实现步骤。首先确定超参数空间，比如学习率的范围、卷积核的可能数量。然后选择贝叶斯优化的代理模型，通常是高斯过程，但有时候也会用随机森林或者TPE。采集函数方面，常用的是期望提升（EI）或置信上界（UCB）。每次迭代评估CNN在验证集上的性能，更新代理模型，直到满足停止条件，比如达到最大迭代次数或性能收敛。 用户提供的引用中还提到了一些应用实例，比如故障诊断中的BO-CNN模型，包含5层卷积层和3个全连接层，使用了Batch Normalization和Dropout来防止过拟合，优化算法是Adam。这说明贝叶斯优化不仅用于超参数调优，还可能影响网络结构的设计。此外，Matlab代码的实现部分需要搭建CNN模型，定义超参数空间，集成贝叶斯优化算法，并进行训练和验证。 可能需要注意的问题包括计算资源的限制，因为贝叶斯优化虽然比网格搜索高效，但每次迭代都需要训练CNN，时间成本还是较高。另外，超参数空间的合理设定对优化效果至关重要，过宽或过窄都可能影响结果。引用中提到的代码实现部分可能需要用户具备一定的编程基础，特别是Matlab方面的知识。 用户可能的应用场景包括数据回归预测和故障诊断，如引用中的例子。因此，在回答时需要强调贝叶斯优化如何提升模型性能，自动化调参的优势，以及具体的实现步骤和工具。此外，用户可能对如何开始实施贝叶斯优化到自己的CNN项目中感兴趣，所以需要给出一些实用的建议，比如使用现有的库（如BayesianOptimization in Python或Matlab的相关工具），或者如何定义参数空间和评估指标。 最后，生成的相关问题需要围绕用户可能进一步想了解的内容，比如贝叶斯优化相比其他方法的优势、具体代码实现的细节、实际应用案例，以及可能遇到的挑战和解决方案。这样可以帮助用户更全面地理解主题，并引导他们深入探索。</think>### 贝叶斯优化在CNN中的应用与实现 贝叶斯优化（Bayesian Optimization, BO）是一种基于概率模型的全局优化方法，常用于高效搜索复杂目标函数的极值点。在卷积神经网络（CNN）中，其主要应用于 **超参数优化** 和 **网络结构自适应调整**，以提高模型性能并减少人工调参成本[^1][^2][^3]。 --- #### **核心应用方向** 1. **超参数优化** - **关键参数**：学习率、卷积核数量、层数、批处理大小、正则化系数（如L2正则化）等。 - **优化过程**： 通过贝叶斯优化算法，将CNN在验证集上的性能（如准确率、损失值）作为目标函数，建立超参数与性能的概率模型（如高斯过程），逐步迭代找到最优参数组合[^3][^4]。 $$P(y|x) = \mathcal{N}(y; \mu(x), \sigma^2(x))$$ 其中，$x$为超参数，$y$为模型性能指标。 2. **网络结构优化** - 动态调整卷积层数、通道数等结构参数，例如通过贝叶斯优化确定最佳层数和特征提取能力。 --- #### **实现步骤** 1. **定义超参数空间** - 例如：学习率 $lr \in [10^{-5}, 10^{-3}]$，卷积核数量 $k \in \{16, 32, 64\}$，L2正则化系数 $\lambda \in [0.001, 0.1]$。 2. **选择代理模型与采集函数** - **代理模型**：高斯过程（Gaussian Process）、随机森林（Random Forest）或树结构Parzen估计器（TPE）。 - **采集函数**：期望提升（Expected Improvement, EI）或置信上界（Upper Confidence Bound, UCB）。 3. **迭代优化与验证** - 每次迭代训练CNN并评估验证集性能，更新代理模型，生成下一组候选参数，直至达到最大迭代次数或收敛[^2]。 --- #### **代码实现（以Matlab为例）** ```matlab % 定义CNN结构 layers = [ imageInputLayer([28 28 1]) convolution2dLayer(3, 32, 'Padding', 'same') % 卷积核大小3x3，数量32 batchNormalizationLayer reluLayer maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2) fullyConnectedLayer(10) softmaxLayer classificationLayer]; % 贝叶斯优化超参数（学习率、L2系数） params = hyperparameters('trainNetwork', layers); params(1).Range = [1e-5, 1e-3]; % 学习率 params(2).Range = [0.001, 0.1]; % L2正则化系数 % 运行贝叶斯优化 results = bayesopt(@(optVars) trainCNN(optVars, layers, data), params, ... 'MaxObjectiveEvaluations', 30); ``` --- #### **优势与挑战** - **优势**： - 减少人工调参时间，尤其适合高维参数空间。 - 通过概率模型平衡探索（未知区域）与利用（已知最优区域）。 - **挑战**： - 计算成本较高，需多次训练CNN模型。 - 超参数范围设定需经验支持。 ---
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