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Google的计算机科学家创建了一个AI来烘焙美味的饼干。这个领先的机器学习算法，被称为Google Vizier。为了测试它，研究人员参考了一种常规的指标：食堂的饼干标准。
这个算法非常强大，但它们还不完全成熟，需要通过有效的方式，手动进行微调。
算法需要详细设置“超参数”：预先设定的适应于手头问题的参数。这不容易，因为机器学习算法是“黑匣子”：即使你已经做到了，你也不能完全确定算法如何获得最佳的结果。一个常见的调整方法为“梯度下降”：基本上，你需要通过梯度下降优化参数，让算法运行。
Google Vizier通过自动优化机器学习模型的超参数，缩短了繁琐的手动任务。据Google研究人员介绍，该算法已经在整个公司内使用。
他们在本周发布的一篇论文（文末链接）中写道，“ Google研究人员”使用Vizier执行超参数调优研究，并进行了数百万次试验研究...如果没有有效的黑盒优化，该研究项目是不可能的”。
Google Vizier中使用的另一项技术是“迁移学习”，主要是从经验中学习。使用先前研究的数据作为指导，Vizier算法可以为新算法提出最佳超参数。该方法进行了大量研究被证明是最有效的，即使当数据相对较少时也运行良好。
