Как справляться с огромными пространствами поиска в генетических алгоритмах для нейросетей
Генетические алгоритмы исследуют гигантские пространства архитектур: каждая комбинация слоёв, активаций и гиперпараметров входит в возможное множество решений.
При масштабных сетях вычислительная стоимость быстро растёт — каждую архитектуру нужно хотя бы частично обучить для оценки пригодности.
⭐Практические подходы:
➡️Поэтапный (staged) поиск: сначала простые модели и ограниченный набор параметров, затем — расширение до более сложных конфигураций.
➡️Суррогатные модели: замена оценки полноценной модели на прокси-оценку с помощью облегчённых сетей.
➡️Раннее завершение обучения: сокращение количества эпох или досрочное завершение обучения при отсутствии улучшения.
⭐Подводный камень:
➡️ Суррогаты и частичное обучение могут искажать оценку: некоторые архитектуры обучаются медленно, но в долгосрочной перспективе превосходят остальных.
Как справляться с огромными пространствами поиска в генетических алгоритмах для нейросетей
Генетические алгоритмы исследуют гигантские пространства архитектур: каждая комбинация слоёв, активаций и гиперпараметров входит в возможное множество решений.
При масштабных сетях вычислительная стоимость быстро растёт — каждую архитектуру нужно хотя бы частично обучить для оценки пригодности.
⭐Практические подходы:
➡️Поэтапный (staged) поиск: сначала простые модели и ограниченный набор параметров, затем — расширение до более сложных конфигураций.
➡️Суррогатные модели: замена оценки полноценной модели на прокси-оценку с помощью облегчённых сетей.
➡️Раннее завершение обучения: сокращение количества эпох или досрочное завершение обучения при отсутствии улучшения.
⭐Подводный камень:
➡️ Суррогаты и частичное обучение могут искажать оценку: некоторые архитектуры обучаются медленно, но в долгосрочной перспективе превосходят остальных.