論文の概要: On Hyperparameter Optimization of Machine Learning Algorithms: Theory and Practice

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.15745v3
• Date: Wed, 5 Oct 2022 03:06:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-05 13:30:44.971950
• Title: On Hyperparameter Optimization of Machine Learning Algorithms: Theory and Practice
• Title（参考訳）: 機械学習アルゴリズムのハイパーパラメータ最適化について:理論と実践
• Authors: Li Yang, Abdallah Shami
• Abstract要約: 我々は、最先端の最適化手法をいくつか導入し、それらを機械学習アルゴリズムに適用する方法について議論する。 この論文は、産業ユーザー、データアナリスト、研究者が機械学習モデルを開発するのに役立つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.350337750192997
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning algorithms have been used widely in various applications and areas. To fit a machine learning model into different problems, its hyper-parameters must be tuned. Selecting the best hyper-parameter configuration for machine learning models has a direct impact on the model's performance. It often requires deep knowledge of machine learning algorithms and appropriate hyper-parameter optimization techniques. Although several automatic optimization techniques exist, they have different strengths and drawbacks when applied to different types of problems. In this paper, optimizing the hyper-parameters of common machine learning models is studied. We introduce several state-of-the-art optimization techniques and discuss how to apply them to machine learning algorithms. Many available libraries and frameworks developed for hyper-parameter optimization problems are provided, and some open challenges of hyper-parameter optimization research are also discussed in this paper. Moreover, experiments are conducted on benchmark datasets to compare the performance of different optimization methods and provide practical examples of hyper-parameter optimization. This survey paper will help industrial users, data analysts, and researchers to better develop machine learning models by identifying the proper hyper-parameter configurations effectively.
• Abstract（参考訳）: 機械学習アルゴリズムは様々なアプリケーションや領域で広く使われている。 機械学習モデルをさまざまな問題に適合させるためには、ハイパーパラメータをチューニングする必要がある。 マシンラーニングモデルの最適なハイパーパラメータ構成を選択することは、モデルのパフォーマンスに直接影響します。 機械学習アルゴリズムと適切なハイパーパラメータ最適化技術に関する深い知識を必要とすることが多い。 いくつかの自動最適化手法が存在するが、異なる種類の問題に適用した場合の長所と短所は異なる。 本稿では,一般的な機械学習モデルのハイパーパラメータを最適化する。 本稿では,最先端の最適化手法をいくつか紹介し,機械学習アルゴリズムに適用する方法について論じる。 ハイパーパラメータ最適化問題のために開発された利用可能なライブラリやフレームワークが数多く提供されており、ハイパーパラメータ最適化研究のオープンチャレンジも本論文で議論されている。 さらに,様々な最適化手法の性能を比較するためのベンチマークデータセットについて実験を行い,ハイパーパラメータ最適化の実例を示す。 本調査では,産業ユーザ,データアナリスト,研究者が適切なハイパーパラメータ構成を効果的に識別することで,機械学習モデルの開発を支援する。

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