algorithm - 估计具有大量参数的算法的良好参数（如 OpenCV 中的 MSER）

Question

我想知道是否有更好的方法来估计具有大量参数的算法的一组好的参数，而不是随机选择它们。详细地说，我正在尝试为 MSER 特征检测器找到一些好的参数，它消耗 9 个数字参数，因此有很大的搜索空间。我正在考虑在默认参数值周围交替选择更小和更大的数字，距离呈指数增长。有什么好的想法可以帮助我吗？

谢谢！

Answer 1

首先，您必须定义一个要最小化的目标函数——什么定义了“更好”的参数？在您的情况下，我建议使用找到的正确匹配项或类似项的数量。

其次，你必须有一种有效的方法来遍历几乎不可数的可能性。在这里，有一个最小的步长可能会有所帮助，超过该步长，结果不会发生有意义的变化。由于目标函数不一定是可导出的，我会分别在每个维度中使用类似于黄金搜索的方法，然后重复，直到希望达到全局“足够好”的最大值。