多保真优化

多保真指的是在多个预算下（例如周期数或数据集子集）运行算法，从而提前评估性能。使用 逐次减半 (Successive Halving) 或 Hyperband 时，您可以运行多保真优化。Hyperband 是 多保真外观模式 (multi-fidelity facade) 中的默认强化器，如果未使用实例，则需要在场景 (scenario) 中指定参数 min_budget 和 max_budget。

通常，多保真适用于实值预算和实例预算。在实值情况下，预算直接传递给目标函数。在实例情况下，预算不会传递给目标函数，而是内部使用 min_budget 和 max_budget 来确定每个阶段的实例数量。这也是在使用实例时 min_budget 和 max_budget 不是必需的原因：max_budget 简单地就是最大实例数，而 min_budget 简单地就是 1。

警告

smac.main.config_selector.ConfigSelector 包含 min_trials 参数。此参数确定训练代理模型 (surrogate model) 所需的样本数量（即试验次数）。如果涉及预算，则首先检查最高预算。例如，如果 min_trials 为 3，但在运行历史 (runhistory) 中只找到最高预算下的 2 个试验，我们将改为使用较低预算下的试验。

请参阅我们的 多保真示例，了解如何在实际应用中使用多保真优化。