Kubeflow en Producción · Lección 19
¿Qué ventaja ofrece un algoritmo de búsqueda bayesiana en Katib frente a una búsqueda de rejilla (grid search) exhaustiva?
La búsqueda bayesiana usa los resultados de Trials previos para decidir de forma más inteligente qué combinación probar a continuación, requiriendo típicamente menos Trials totales para encontrar una buena combinación
La búsqueda bayesiana siempre encuentra la combinación óptima exacta con una única prueba, sin ninguna excepción
Grid search es siempre más eficiente que la búsqueda bayesiana en cualquier escenario posible
Ambos algoritmos son exactamente equivalentes en todos los aspectos sin ninguna diferencia real
Kubeflow en Producción · Lección 19
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Katib también soporta algoritmos de búsqueda aleatoria, conocidos como
Revisa: también soporta algoritmos de búsqueda aleatoria (random search).
Kubeflow en Producción · Lección 19
¿Por qué grid search exhaustivo se vuelve rápidamente costoso computacionalmente cuando el número de hiperparámetros a explorar aumenta?
Pista: el número total de combinaciones a probar en grid search crece multiplicativamente con cada nuevo hiperparámetro añadido a la búsqueda (una explosión combinatoria), haciendo que el costo total de ejecutar todos esos Trials se vuelva rápidamente impráctico a medida que se exploran más dimensiones.
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Algoritmos de búsqueda en Katib
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