論文の概要: Multi-Task Multicriteria Hyperparameter Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.06372v1
- Date: Sat, 15 Feb 2020 12:47:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-31 22:52:23.215652
- Title: Multi-Task Multicriteria Hyperparameter Optimization
- Title（参考訳）: multi-task multicriteria ハイパーパラメータ最適化
- Authors: Kirill Akhmetzyanov, Alexander Yuzhakov
- Abstract要約: この記事は最適なハイパーパラメータを選択する問題に関する数学的定式化から始まる。
この問題を解決するMTMC法の手順を述べる。
提案手法は畳み込みニューラルネットワークを用いて画像分類問題に対して評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.34726150561087
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a new method for searching optimal hyperparameters among several
tasks and several criteria. Multi-Task Multi Criteria method (MTMC) provides
several Pareto-optimal solutions, among which one solution is selected with
given criteria significance coefficients. The article begins with a
mathematical formulation of the problem of choosing optimal hyperparameters.
Then, the steps of the MTMC method that solves this problem are described. The
proposed method is evaluated on the image classification problem using a
convolutional neural network. The article presents optimal hyperparameters for
various criteria significance coefficients.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,複数のタスクと複数の基準の最適なハイパーパラメータを探索する新しい手法を提案する。
multi-task multi criteria method (mtmc) はpareto-optimal solutionを提供し、その中の1つの解は与えられた条件の重要度係数で選択される。
この記事は最適なハイパーパラメータを選択する問題の数学的定式化から始まる。
次に、この問題を解決するmtmc法のステップについて述べる。
提案手法は畳み込みニューラルネットワークを用いて画像分類問題に対して評価する。
本稿では,様々な基準値係数に対する最適ハイパーパラメータを提案する。
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