Файл:Hyperparameter Optimization using Tree-Structured Parzen Estimators.svg
Исходный файл (SVG-файл, номинально 540 × 360 пкс, размер файла: 74 КБ)
Описание
| Описание | In hyperparameter optimization with tree-structured Parzen estimators (TPE), the optimizer creates a model of the relation between hyperparameters and measured performance of the machine learning model to optimize. Areas of the search space with a better performance are searched more likely. At the same time, other areas are further explored. The example shows that most of the 100 trials are close to the optimum (better performance = blue). In contrast to grid search and random search, better hyperparameter values are found in fewer trials. |
|---|---|
| Источник | Own work |
| Время создания | 2019-11-22 |
| Автор или правообладатель | Alexander Elvers — Лицензия: CC BY-SA 4.0 (Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0 |
| Другие версии файла | — |
Источник файла — сайт Wikimedia Commons, куда он был загружен под одной из свободных лицензий ( https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Hyperparameter_Optimization_using_Tree-Structured_Parzen_Estimators.svg ). Авторов, работавших над этим файлом см. в истории файла: https://commons.wikimedia.org/w/index.php?title=File:Hyperparameter_Optimization_using_Tree-Structured_Parzen_Estimators.svg&action=history
В общем случае в статьях энциклопедии Руниверсалис файлы используются в соответствии со статьёй 1274 Гражданского кодекса Российской Федерации.
История файла
Нажмите на дату/время, чтобы увидеть версию файла от того времени.
| Дата/время | Миниатюра | Размеры | Участник | Примечание | |
|---|---|---|---|---|---|
| текущий | 10:06, 24 октября 2023 | | 540 × 360 (74 КБ) | Я, робот (обсуждение | вклад) | == Описание == {{Изображение | описание = In hyperparameter optimization with tree-structured Parzen estimators (TPE), the optimizer creates a model of the relation between hyperparameters and measured performance of the machine learning model to optimize. Areas of the search space with a better performance are searched more likely. At the same time, other areas are further explored. The example shows that most of the 100 trials are close to the optimum (better performance = blue). In contra... |
Вы не можете перезаписать этот файл.
Использование файла
Следующий файл является дубликатом этого файла (подробности):
Следующая страница использует этот файл:
