Vantagens:

- Algoritmo ideal para a tarefa: HPO ajuda os pesquisadores a encontrar o algoritmo ou abordagem ideal para lidar com uma tarefa específica. A comparação de vários hiperparâmetros em diferentes configurações ajuda a obter o melhor desempenho possível.

- Alocação eficiente de recursos: Ao realizar o HPO, os desenvolvedores podem determinar de forma inteligente os algoritmos ou configurações ideais para alocar recursos. Isso melhora a eficiência do treinamento, reduz custos e evita tentativas e erros demorados.

- Escalabilidade: À medida que os modelos de aprendizagem profunda se tornam mais complexos, o número de hiperparâmetros que devem ser ajustados aumenta. A configuração manual torna-se trabalhosa e demorada. As metodologias HPO lidam com esses problemas de forma eficiente.

- Processo automatizado: HPO automatiza o processo de descoberta da combinação mais eficaz de algoritmo e hiperparâmetro. Isto é especialmente útil para modelos complexos ou ao lidar com dados em grande escala onde a análise manual se torna impraticável.

Desvantagens:

- Custo computacional: O próprio HPO é um processo que consome muitos recursos, principalmente quando se trata de redes neurais profundas. Requer recursos e tempo computacionais consideráveis, o que pode ser um fator limitante.

- Sobreajuste: O HPO pode levar ao overfitting, onde o modelo tem um desempenho excepcionalmente bom nos dados de treinamento, mas ruim nos dados não vistos. Técnicas de validação cuidadosas são necessárias para mitigar esse risco.

- Complexidade do modelo: Se o modelo tiver muitos hiperparâmetros, identificar a combinação ideal pode ser um desafio. Às vezes é necessário selecionar um subconjunto de hiperparâmetros ou estratégias de pesquisa hierárquicas.

- Exploração vs. Exploração: A HPO deve encontrar um equilíbrio entre exploração e aproveitamento. Exploração significa testar regiões não experimentadas, enquanto exploração significa refinar regiões já exploradas. Escolher o equilíbrio certo é fundamental para alcançar uma otimização eficiente.

- Requisito de experiência: As técnicas de HPO geralmente exigem familiaridade com algoritmos de aprendizado de máquina, métodos de otimização e técnicas estatísticas. Pode não ser acessível a todos os envolvidos no aprendizado de máquina.