論文の概要: Hyperparameter Optimization with Differentiable Metafeatures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03776v1
- Date: Sun, 7 Feb 2021 11:06:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-09 15:36:26.816131
- Title: Hyperparameter Optimization with Differentiable Metafeatures
- Title(参考訳): 微分メタ機能を用いたハイパーパラメータ最適化
- Authors: Hadi S. Jomaa, Lars Schmidt-Thieme, Josif Grabocka
- Abstract要約: DMFBS(diffariable Metafeature-based Surrogate)と呼ばれるクロスデータセットサロゲートモデルを提案する。
既存のモデルとは対照的に、DMFBS i) は微分可能なメタ機能抽出器を統合し、i) は新規なマルチタスク損失を用いて最適化される。
DMFBSをHPOの3つの大規模メタデータセットの最近のモデルと比較し、平均10%の改善でその性能を一貫して上回っていることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.586191108738563
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Metafeatures, or dataset characteristics, have been shown to improve the
performance of hyperparameter optimization (HPO). Conventionally, metafeatures
are precomputed and used to measure the similarity between datasets, leading to
a better initialization of HPO models. In this paper, we propose a cross
dataset surrogate model called Differentiable Metafeature-based Surrogate
(DMFBS), that predicts the hyperparameter response, i.e. validation loss, of a
model trained on the dataset at hand. In contrast to existing models, DMFBS i)
integrates a differentiable metafeature extractor and ii) is optimized using a
novel multi-task loss, linking manifold regularization with a dataset
similarity measure learned via an auxiliary dataset identification meta-task,
effectively enforcing the response approximation for similar datasets to be
similar. We compare DMFBS against several recent models for HPO on three large
meta-datasets and show that it consistently outperforms all of them with an
average 10% improvement. Finally, we provide an extensive ablation study that
examines the different components of our approach.
- Abstract(参考訳): ハイパーパラメータ最適化(HPO)の性能向上のために,メタ機能,すなわちデータセット特性が示されている。
従来、メタデータは事前計算され、データセット間の類似度を測定するために使用され、HPOモデルのより優れた初期化につながる。
本稿では,DMFBS(diffariable Metafeature-based Surrogate)と呼ばれる,ハイパーパラメータ応答を予測するクロスデータセットサロゲートモデルを提案する。
検証損失 – 手元のデータセットでトレーニングされたモデルの検証損失。
既存のモデルとは対照的に、dmfbs i) は微分可能なメタ特徴抽出器を統合し、ii) 新しいマルチタスク損失を用いて最適化され、多様体正規化と補助データセット識別メタタスクで学習されたデータセット類似度測度をリンクし、類似したデータセットに対する応答近似を効果的に強制する。
DMFBSをHPOの3つの大規模メタデータセットの最近のモデルと比較し、平均10%の改善でその性能を一貫して上回っていることを示す。
最後に、我々のアプローチの異なるコンポーネントを調べるための広範囲なアブレーション研究を提供する。
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