The optimization of hyper-parameter

The optimization of hyper-parameters θ= {θ1, θ2 , θ3, r1 , r2 , . . . , rℓ } is a multi-modal function, therefore some combination of gradient-based (e.g., BFGS) and Evolutionary Algorithms (e.g., CMA-ES) can be used [Bu¨che et al., 2004].

Kết quả (Việt) 1:

Tối ưu hóa các tham số siêu θ = {θ1, θ2, θ3, r1, r2,..., rℓ} là một chức năng đa phương thức, do đó một số kết hợp của gradient dựa trên (ví dụ, BFGS) và tiến hóa thuật toán (ví dụ như, CMA-ES) có thể được sử dụng [Bu¨che et al, 2004].

Kết quả (Việt) 2:

Việc tối ưu hóa các thông số siêu θ = {θ1, θ2, θ3, r1, r2,. . . , Rℓ} là một chức năng đa phương thức, do đó một số sự kết hợp của dựa trên gradient (ví dụ, BFGS) và tiến hóa thuật toán (ví dụ, CMA-ES) có thể được sử dụng [Buche et al., 2004].