Trong nhiệm vụ này, bạn được cung cấp bản tóm tắt của một bài nghiên cứu. Nhiệm vụ của bạn là tạo ra một bản tóm tắt của bản tóm tắt này. Bản tóm tắt của bạn không nên quá ngắn nhưng sẽ tốt hơn nếu nó không quá 30 từ. Trong khi tối ưu hóa Bayesian (BO) đã đạt được thành công lớn trong việc tối ưu hóa các chức năng hộp đen đắt tiền để đánh giá, đặc biệt là điều chỉnh siêu tham số của mạng thần kinh, các phương pháp như tìm kiếm ngẫu nhiên (Li et al., 2016) và BO đa độ chính xác (ví dụ Klein và cộng sự (2017)) khai thác các phép tính gần đúng rẻ tiền, ví dụ: đào tạo trên dữ liệu đào tạo nhỏ hơn hoặc với ít lần lặp hơn, có thể hoạt động tốt hơn các phương pháp BO tiêu chuẩn chỉ sử dụng các quan sát có độ chính xác hoàn toàn. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một thuật toán tối ưu hóa Bayes mới, phương pháp gradient kiến ​​thức có độ chính xác liên tục (cfKG), có thể được sử dụng khi độ trung thực được kiểm soát bởi một hoặc nhiều cài đặt liên tục như kích thước dữ liệu huấn luyện và số lần lặp đào tạo. cfKG mô tả giá trị của thông tin thu được bằng cách lấy mẫu một điểm với độ chính xác nhất định, chọn lấy mẫu tại điểm đó và độ trung thực có giá trị lớn nhất trên mỗi đơn vị chi phí. Hơn nữa, cfKG có thể được khái quát hóa, theo Wu et al. (2017), đến các cài đặt trong đó các dẫn xuất có sẵn trong quá trình tối ưu hóa, ví dụ: học hạt nhân quy mô lớn và nơi có thể đánh giá đồng thời nhiều điểm. Các thí nghiệm số cho thấy cfKG vượt trội hơn các thuật toán tiên tiến khi tối ưu hóa các hàm tổng hợp, điều chỉnh mạng thần kinh tích chập (CNN) trên CIFAR-10 và SVHN cũng như trong học tập hạt nhân quy mô lớn.
Dưới đây là bản tóm tắt ngắn gọn:\nChúng tôi đề xuất thuật toán tối ưu hóa Bayes tối ưu cho việc điều chỉnh siêu tham số bằng cách khai thác các phép tính gần đúng giá rẻ. Tóm lại, câu trả lời là: Chúng tôi đề xuất thuật toán tối ưu hóa Bayes tối ưu Bayes để điều chỉnh siêu tham số bằng cách khai thác các phép tính gần đúng giá rẻ.
Hãy trình bày chi tiết từng giai đoạn để giải đáp câu hỏi này.