❓Как можно встроить экспертные знания о задаче в Bayesian-подход к тюнингу гиперпараметров

В Bayesian optimization доменные знания можно внедрить через задание информативных априорных распределений и стартовых точек:

🟠 Ограничение диапазонов — если известно, что в вашей области обучения эффективные learning rate находятся в узком интервале, априор можно задать не равномерным, а суженным (например, log-uniform в пределах, где вы ожидаете хорошие результаты).

🟠 Warm-start — добавить в начальный набор экспериментов уже успешные конфигурации, чтобы модель-заместитель сразу получила полезную информацию о ландшафте гиперпараметров.

🟠 Специализированная модель-заместитель — вместо стандартного Gaussian Process использовать модель, отражающую корреляции между гиперпараметрами (например, объединяя родственные типы регуляризации в иерархию).

💡 Подводный камень: чрезмерно «узкие» или слишком уверенные априоры могут зафиксировать поиск в локальном оптимуме. Даже с сильными предположениями полезно сохранять некоторую степень случайного исследования пространства.

Библиотека собеса по Data Science