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AI开发平台MODELARTS-贝叶斯优化(SMAC)

贝叶斯优化(SMAC) 贝叶斯优化假设超参和目标函数存在一个函数关系。基于已搜索超参的评估值，通过高斯过程回归来估计其他搜索点处目标函数值的均值和方差。根据均值和方差构造采集函数（Acquisition Function），下一个搜索点为采集函数的极大值点。相比网格搜索，贝叶斯优化会利用之前的评估结果，从而降低迭代次数、缩短搜索时间；缺点是不容易找到全局最优解。表1 贝叶斯优化的参数说明参数说明取值参考 num_samples 搜索尝试的超参组数 int，一般在10-20之间，值越大，搜索时间越长，效果越好 kind 采集函数类型 string，默认为'ucb'，可能取值还有'ei'、'poi'，一般不建议用户修改 kappa 采集函数ucb的调节参数，可理解为上置信边界 float，一般不建议用户修改 xi 采集函数poi和ei的调节参数 float，一般不建议用户修改父主题：搜索算法

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