論文の概要: Surrogate Model Based Hyperparameter Tuning for Deep Learning with SPOT
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.14625v1
- Date: Sun, 30 May 2021 21:16:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-01 17:04:28.436471
- Title: Surrogate Model Based Hyperparameter Tuning for Deep Learning with SPOT
- Title(参考訳): SPOTを用いた深層学習のための代理モデルに基づくハイパーパラメータチューニング
- Authors: Thomas Bartz-Beielstein
- Abstract要約: 本稿では、Keras/tensorflowで実装されたディープラーニングモデルのアーキテクチャレベルのパラメータをどのように最適化できるかを示す。
チューニング手順の実装は、統計コンピューティングのソフトウェア環境であるRに基づいて100%である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.40611352512781856
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: A surrogate model based hyperparameter tuning approach for deep learning is
presented. This article demonstrates how the architecture-level parameters
(hyperparameters) of deep learning models that were implemented in
Keras/tensorflow can be optimized. The implementation of the tuning procedure
is 100 % based on R, the software environment for statistical computing. With a
few lines of code, existing R packages (tfruns and SPOT) can be combined to
perform hyperparameter tuning. An elementary hyperparameter tuning task (neural
network and the MNIST data) is used to exemplify this approach.
- Abstract(参考訳): ディープラーニングのためのサロゲートモデルに基づくハイパーパラメータチューニング手法を提案する。
本稿では、Keras/tensorflowで実装されたディープラーニングモデルのアーキテクチャレベルパラメータ(ハイパーパラメータ)をどのように最適化できるかを示す。
チューニング手順の実装は、統計計算のためのソフトウェア環境であるrに基づいて100%である。
数行のコードで、既存のRパッケージ(tfrunsとSPOT)を組み合わせてハイパーパラメータチューニングを実行することができる。
このアプローチを実証するために、基本的なハイパーパラメータチューニングタスク(神経ネットワークとMNISTデータ)が使用される。
関連論文リスト
- ETHER: Efficient Finetuning of Large-Scale Models with Hyperplane Reflections [59.839926875976225]
本稿では,HypErplane Reflectionsによる高効率微調整を行うETHER変換ファミリを提案する。
特に,既存のPEFT法と極めて少ないパラメータで一致または性能を向上するEtheRと緩和ETHER+を導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-30T17:26:02Z) - Dynamic Adapter Meets Prompt Tuning: Parameter-Efficient Transfer Learning for Point Cloud Analysis [51.14136878142034]
ポイントクラウド分析は、事前訓練されたモデルのポイントクラウドの転送によって、優れたパフォーマンスを実現している。
モデル適応のための既存の方法は通常、高い計算コストに依存するため、非効率な全てのモデルパラメータを更新する。
本稿では,タスク性能とパラメータ効率のトレードオフを考慮した,ポイントクラウド解析のためのパラメータ効率変換学習を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-03T08:25:04Z) - Parameter-efficient Tuning of Large-scale Multimodal Foundation Model [68.24510810095802]
我々はこれらの課題を克服するために、クロスモーダル転送(Aurora)のための優雅なプロンプトフレームワークを提案する。
既存のアーキテクチャの冗長性を考慮すると、まずモード近似を用いて0.1Mのトレーニング可能なパラメータを生成し、マルチモーダルプロンプトチューニングを実装する。
6つのクロスモーダルベンチマークの徹底的な評価は、最先端のベンチマークを上回るだけでなく、完全な微調整アプローチよりも優れていることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-15T06:40:56Z) - Learning to Learn with Generative Models of Neural Network Checkpoints [71.06722933442956]
ニューラルネットワークのチェックポイントのデータセットを構築し,パラメータの生成モデルをトレーニングする。
提案手法は,幅広い損失プロンプトに対するパラメータの生成に成功している。
我々は、教師付きおよび強化学習における異なるニューラルネットワークアーキテクチャとタスクに本手法を適用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-26T17:59:58Z) - AUTOMATA: Gradient Based Data Subset Selection for Compute-Efficient
Hyper-parameter Tuning [72.54359545547904]
ハイパーパラメータチューニングのための勾配に基づくサブセット選択フレームワークを提案する。
ハイパーパラメータチューニングに勾配ベースのデータサブセットを用いることで、3$times$-30$times$のターンアラウンド時間とスピードアップが大幅に向上することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-15T19:25:01Z) - Towards Robust and Automatic Hyper-Parameter Tunning [39.04604349338802]
我々は,新しいHPO法を導入し,畳み込みネットワークの中間層の低ランク因子分解を用いて解析応答面を定義する方法について検討する。
我々は,この表面がモデル性能の代理としてどのように振る舞うかを定量化し,オートHyperと呼ぶ信頼領域探索アルゴリズムを用いて解くことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-28T05:27:34Z) - Experimental Investigation and Evaluation of Model-based Hyperparameter
Optimization [0.3058685580689604]
本稿では、一般的な機械学習アルゴリズムの理論的および実践的な結果の概要を述べる。
Rパッケージmlrは機械学習モデルの統一インターフェースとして使用される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-19T11:37:37Z) - Online hyperparameter optimization by real-time recurrent learning [57.01871583756586]
ニューラルネットワーク(rnn)におけるハイパーパラメータ最適化とパラメータ学習の類似性を活用した。
RNNのための学習済みのオンライン学習アルゴリズムのファミリーを適応させ、ハイパーパラメータとネットワークパラメータを同時に調整します。
この手順は、通常の方法に比べて、ウォールクロック時間のほんの少しで、体系的に一般化性能が向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-15T19:36:18Z) - Automatic Setting of DNN Hyper-Parameters by Mixing Bayesian
Optimization and Tuning Rules [0.6875312133832078]
トレーニングおよび検証セット上で,ネットワークの結果を評価し解析するための新しいアルゴリズムを構築した。
我々は、一連のチューニングルールを使用して、新しいハイパーパラメータと/またはハイパーパラメータ検索スペースを減らし、より良い組み合わせを選択する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-03T08:53:48Z) - Weighted Random Search for CNN Hyperparameter Optimization [0.0]
本稿では、ランダム探索(RS)と確率的欲求を組み合わせた重み付きランダム探索(WRS)手法を提案する。
基準は、ハイパーパラメーター値の試験された組み合わせの同じ数内で達成される分類精度である。
我々の実験によると、WRSアルゴリズムは他の手法よりも優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-30T09:40:14Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。