論文の概要: Use of static surrogates in hyperparameter optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.07963v1
• Date: Sun, 14 Mar 2021 16:15:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-16 13:58:54.300852
• Title: Use of static surrogates in hyperparameter optimization
• Title（参考訳）: ハイパーパラメータ最適化における静的サーロゲートの利用
• Authors: Dounia Lakhmiri and S\'ebastien Le Digabel
• Abstract要約: 本研究の目的は,ニューラルネットワークのアーキテクチャとトレーニングの両方を同時にチューニングするために,直接探索微分自由最適化アルゴリズムを適用するライブラリであるHyperNOMADを強化することである。 これらのHyperNOMADへの追加は、提案したソリューションの品質を損なうことなく、リソース消費を改善することが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Optimizing the hyperparameters and architecture of a neural network is a long yet necessary phase in the development of any new application. This consuming process can benefit from the elaboration of strategies designed to quickly discard low quality configurations and focus on more promising candidates. This work aims at enhancing HyperNOMAD, a library that adapts a direct search derivative-free optimization algorithm to tune both the architecture and the training of a neural network simultaneously, by targeting two keys steps of its execution and exploiting cheap approximations in the form of static surrogates to trigger the early stopping of the evaluation of a configuration and the ranking of pools of candidates. These additions to HyperNOMAD are shown to improve on its resources consumption without harming the quality of the proposed solutions.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークのハイパーパラメータとアーキテクチャを最適化することは、新しいアプリケーションの開発において長く必要不可欠なフェーズです。 この消費プロセスは、低品質な構成を迅速に破棄し、より有望な候補に集中するように設計された戦略の策定の恩恵を受けることができる。 本研究の目的は,ニューラルネットワークのアーキテクチャとトレーニングを同時にチューニングするために,直接探索微分自由最適化アルゴリズムを適用したライブラリであるHyperNOMADを,実行の2つのキーステップを目標とし,静的サロゲートの形で安価な近似を利用して,構成の評価と候補プールのランク付けを早期に停止させることである。 これらのHyperNOMADへの追加は、提案したソリューションの品質を損なうことなく、リソース消費を改善することが示されている。

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