Otimização bayesiana melhora ajuste de modelos de deep learning

São Paulo — InkDesign News — A recente pesquisa sobre otimização de hiperparâmetros em modelos deep learning destaca o uso de métodos avançados, como a otimização bayesiana, superando abordagens tradicionais como a Grid Search.

Arquitetura de modelo

O estudo utiliza um modelo sequencial do Keras, composto por múltiplas camadas densas e dropout, buscando maximizar a recall em uma tarefa de detecção de fraudes. O ajuste dos hiperparâmetros, como a taxa de aprendizagem e a quantidade de neurônios em cada camada, é crucial para o desempenho do modelo.

“A otimização bayesiana provou ser altamente eficaz em navegar inteligentemente no espaço de busca, priorizando a maximização da recall.”
(“Bayesian Optimization proved to be highly effective at intelligently navigating the search space, prioritizing recall maximization.”)

— Kuriko IWAI, Pesquisadora

Treinamento e otimização

O processo de otimização foi conduzido em várias etapas, incluindo a inicialização aleatória do espaço de hiperparâmetros e a atualização contínua de um modelo probabilístico, o que permite uma adaptação mais eficaz do algoritmo. Nesse contexto, foram avaliadas métricas como a precisão e a acurácia do modelo após cada rodada de treinamento.

“Com menos avaliações, a otimização bayesiana é particularmente valiosa quando cada execução é computacionalmente cara.”
(“With fewer evaluations, Bayesian Optimization is particularly valuable when each run is computationally expensive.”)

— Kuriko IWAI, Pesquisadora

Resultados e métricas

Os resultados indicaram que a otimização bayesiana obteve uma recall de 0.8400, em comparação com a Grid Search, que atingiu 0.7100. Apesar da Grid Search apresentar maior precisão, com 0.8304, a capacidade de identificar casos positivos foi significamente ampliada pela abordagem bayesiana.

Esse estudo exemplifica o trade-off entre precisão e recall, onde um modelo pode priorizar a detecção de fraudes, mesmo à custa de aumentar os falsos positivos. A eficiência desse método também indica seu potencial para aplicações em diagnósticos médicos e sistemas de segurança.

Próximos passos na pesquisa incluem melhorias na modelagem probabilística e a expansão para diferentes domínios de aplicação de machine learning, visando otimizar resultados em ambientes complexos.

Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)