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多目標貝葉斯優化：面向大模型的超參調優理論（簡體書）
商品資訊
ISBN13：9787302667513
出版社：清華大學出版社(大陸)
作者：徐華; 王洪燕; 袁源
出版日：2024/07/01
裝訂／頁數：平裝／182頁
規格：24cm*17cm (高/寬)
版次：一版
商品簡介
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商品簡介
以大規模深度學習模型超參調優為代表的評估代價昂貴的多目標優化問題被稱為昂貴的多目標優化問題（Expensive MOPs）。昂貴的多目標優化問題廣泛存在於現實世界中的不同應用領域。其優化目標通常為黑盒函數，且求得其真實目標函數值的評估代價高昂；而現實世界的有限資源和成本只允許求解器進行有限次函數評估，用於搜索該類問題的帕累托前沿。多目標貝葉斯優化方法能有效地求解該類問題，其利用高斯過程代理模型近似原優化問題以降低函數評估成本，並使用能平衡利用和探索之間關係的獲取函數推薦候選解。本書關注大模型超參調優這類昂貴的多目標優化問題，針對其經典的求解方法(貝葉斯優化方法)開展理論方法探索。針對低維和高維決策空間中的並行化函數評估問題、獲取函數優化效率問題以及維度災難和邊界問題，本書對多目標貝葉斯優化方法進行四方面的研究，旨在有效地求解低維和高維昂貴的多目標優化問題。
本書可作為當前大模型超參調優理論研究與應用實踐的指導書，也可作為演化學習、智能優化、大數據及人工智能等相關專業的教材和參考書。
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