Игнорировать некоторые входные данные при подгонке георадара к условному пространству параметров для байесовской оптимизации? - PullRequest
0 голосов
/ 29 января 2020

Используемая мной библиотека оптимизации гиперпараметров использует GPR

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.gaussian_process.GaussianProcessRegressor.html

для определения вероятности. Поскольку мое пространство параметров является условным, оптимизатору очень неэффективно подгонять GPR к «мертвым» переменным (ie. Layer_3_activation, когда для num_layers установлено значение 2).

Есть ли способ для Например, GPR игнорировать нулевые значения? Я знаю, что мы должны предоставлять одну и ту же форму параметров для каждого испытания, используемого для соответствия георадару, но я не хочу, чтобы распределение вероятности изменялось для функции, когда она не активна. Ie. в приведенном выше примере эта пробная версия не должна изменять вероятности того, какое значение выбрано для layer_3_activation, поскольку эта переменная не используется и не влияет на вывод.

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...