इसलिए, हम जानते हैं कि यादृच्छिक खोज ग्रिड खोज की तुलना में बेहतर काम करती है, लेकिन अधिक हालिया दृष्टिकोण बेयसियन ऑप्टिमाइज़ेशन (गॉसियन प्रक्रियाओं का उपयोग करके) है। मैंने दोनों के बीच तुलना देखी है, और कुछ नहीं पाया। मुझे पता है कि स्टैनफोर्ड के सीएस 231 एन में वे केवल यादृच्छिक खोज का उल्लेख करते हैं, लेकिन यह संभव है कि वे चीजों को सरल रखना चाहते थे।
मेरा सवाल यह है: कौन सा दृष्टिकोण आम तौर पर बेहतर है, और यदि उत्तर "कभी-कभी यादृच्छिक खोज, कभी-कभी बेयसियन" है तो मुझे एक से दूसरे तरीके को कब पसंद करना चाहिए?
2
Google अब अपनी गहन शिक्षण क्लाउड सेवाओं को बेच रहा है और एक ऐसी सुविधा को आगे बढ़ा रहा है जो स्वचालित रूप से आपके हाइपरपामेटर्स को बायेसियन ऑप्टिमाइज़ेशन के साथ ट्यून करता है ... निश्चित रूप से यह दावा करता है कि यह सबसे अच्छा करता है और साथ ही तेज़ी से (हाइपरस्पेस को अधिक कुशलता से खोजता है)। वहाँ कई कागजात हैं जो बीओ बनाम आरएस का मूल्यांकन करते हैं और साथ ही साथ बीओ को थोड़ा बेहतर प्रदर्शन करते हुए दिखाते हैं। मैंने जो देखा है, उससे IMO, वह चीज़ है जिसे आप वास्तविक जीवन की तुलना में कागल प्रतियोगिता में अधिक ध्यान रखते हैं।
—
JPJ