꿈라CBT다음 <보기>의 현상에 대한 진단으로 가장 적절한 것은?
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베이지안 최적화로 하이퍼파라미터를 탐색하였다.
- 초반 몇 번의 시도에서 우연히 괜찮은 조합을 찾았다.
- 이후 모든 시도가 그 주변에만 몰렸다.
- 탐색 범위의 넓은 영역이 한 번도 시도되지 않았고, 최종 성능은 무작위 탐색보다 낮았다.
- 1베이지안 최적화는 항상 전역 최적해를 보장하므로, 성능이 낮은 것은 하이퍼파라미터 범위 설정과 무관한 우연이다.
- 2획득함수가 활용에 지나치게 치우쳐 탐색이 부족해진 것이므로, 불확실성이 큰 영역도 시도하도록 획득함수·초기 표본 설계를 조정해야 한다.
- 3한 지점 주변에 시도가 몰리는 것은 수렴의 증거이므로 바람직한 동작이며, 시도 횟수만 늘리면 된다.
- 4베이지안 최적화는 이전 결과를 쓰지 않으므로, 초반 결과가 이후 탐색에 영향을 줄 수 없어 관측된 현상은 불가능하다.