論文の概要: Few-Shot Bayesian Optimization with Deep Kernel Surrogates
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.07667v1
- Date: Tue, 19 Jan 2021 15:00:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2021-03-22 11:16:15.715204
- Title: Few-Shot Bayesian Optimization with Deep Kernel Surrogates
- Title（参考訳）: ディープカーネルサロゲートを用いたFew-Shot Bayesian Optimization
- Authors: Martin Wistuba and Josif Grabocka
- Abstract要約: 本研究では,新しいタスクの応答関数に適応するために,共有型深層サロゲートモデルを学習する数ショット学習問題を提案する。
本稿では,エンドツーエンドにメタ学習されたガウス的プロセスサロゲートにディープカーネルネットワークを適用することを提案する。
その結果、深部カーネルサーロゲートの斬新な数ショット最適化は、HPOでの新しい最先端の結果につながります。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.208515071018781
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Hyperparameter optimization (HPO) is a central pillar in the automation of
machine learning solutions and is mainly performed via Bayesian optimization,
where a parametric surrogate is learned to approximate the black box response
function (e.g. validation error). Unfortunately, evaluating the response
function is computationally intensive. As a remedy, earlier work emphasizes the
need for transfer learning surrogates which learn to optimize hyperparameters
for an algorithm from other tasks. In contrast to previous work, we propose to
rethink HPO as a few-shot learning problem in which we train a shared deep
surrogate model to quickly adapt (with few response evaluations) to the
response function of a new task. We propose the use of a deep kernel network
for a Gaussian process surrogate that is meta-learned in an end-to-end fashion
in order to jointly approximate the response functions of a collection of
training data sets. As a result, the novel few-shot optimization of our deep
kernel surrogate leads to new state-of-the-art results at HPO compared to
several recent methods on diverse metadata sets.
- Abstract（参考訳）: ハイパーパラメータ最適化(HPO)は、機械学習ソリューションの自動化における中心的な柱であり、主にベイズ最適化によって行われる。
検証エラー)。
残念ながら、応答関数の評価は計算量が多い。
以前の研究では、他のタスクからアルゴリズムのハイパーパラメータを最適化することを学ぶトランスファーラーニングサロゲートの必要性を強調していた。
従来の研究とは対照的に,我々はHPOを,新しいタスクの応答関数に迅速に適応する(応答評価がほとんどない)共有深層代理モデルを訓練する,数発の学習問題として再考することを提案する。
本稿では,トレーニングデータセットの集合の応答関数を協調的に近似するために,エンドツーエンドでメタ学習されるガウスプロセスサロゲートに対するディープカーネルネットワークの利用を提案する。
その結果, 深層カーネルサロゲートの新規な数ショット最適化は, 多様なメタデータセットに関する最近の手法と比較して, HPOにおける新しい最先端結果をもたらすことがわかった。
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