Dans le cadre du tuning d'hyperparamètres, quel est le principe clé de l'optimisation bayésienne tel qu'expliqué dans le cours ?

Question

Answer

Tester aléatoirement des combinaisons d'hyperparamètres jusqu'à obtenir la meilleure performance.

Answer

Balayer exhaustivement une grille prédéfinie d'hyperparamètres.

Answer

Augmenter progressivement le taux d'apprentissage jusqu'à ce que la perte converge.

Answer

Construire un modèle probabiliste (surrogate) des performances du modèle et choisir intelligemment les prochains hyperparamètres à tester en équilibrant exploration et exploitation.

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