Optimización bayesiana con PyTorch y Ax

En un post pasado presentamos la optimización Bayesiana y las dos nuevas herramientas abiertas de Facebook, Ax y BoTorch. Ax es una herramienta de alto nivel para gestionar experimentos adaptativos y BoTorch una librería de optimización bayesiana. En este post vamos a ver un ejemplo de uso de Ax para gestionar un problema básico de... Seguir leyendo →

Nuevas herramientas de optimización bayesiana en PyTorch

Con frecuencia en machine learning queremos optimizar los hiperparámetros de un modelo. Por ejemplo, en una red neuronal queremos saber el número de capas, el número de unidades por capa o la tasa de aprendizaje (learning rate) que logran un mejor comportamiento. Este problema lo podemos representar como: $latex x_{m}=argmin_{x \in \mathcal{X}} f(x) &s=3 &bg=ffffff$... Seguir leyendo →

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