Fugu-MT 論文翻訳(概要): SMAC3: A Versatile Bayesian Optimization Package for Hyperparameter Optimization

論文の概要: SMAC3: A Versatile Bayesian Optimization Package for Hyperparameter Optimization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.09831v1
Date: Mon, 20 Sep 2021 20:33:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-09-22 14:33:08.160800
Title: SMAC3: A Versatile Bayesian Optimization Package for Hyperparameter Optimization
Title（参考訳）: SMAC3:ハイパーパラメータ最適化のためのVersatile Bayesian Optimization Package
Authors: Marius Lindauer, Katharina Eggensperger, Matthias Feurer, Andr\'e Biedenkapp, Difan Deng, Carolin Benjamins, Ren\'e Sass, Frank Hutter
Abstract要約: SMAC3はベイズ最適化のための堅牢で柔軟なフレームワークである。典型的なユースケースにいくつかのファサードとプリセットを提供する。数回の評価でパフォーマンスが向上する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 28.123189291764547
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Algorithm parameters, in particular hyperparameters of machine learning algorithms, can substantially impact their performance. To support users in determining well-performing hyperparameter configurations for their algorithms, datasets and applications at hand, SMAC3 offers a robust and flexible framework for Bayesian Optimization, which can improve performance within a few evaluations. It offers several facades and pre-sets for typical use cases, such as optimizing hyperparameters, solving low dimensional continuous (artificial) global optimization problems and configuring algorithms to perform well across multiple problem instances. The SMAC3 package is available under a permissive BSD-license at https://github.com/automl/SMAC3.
Abstract（参考訳）: アルゴリズムパラメータ、特に機械学習アルゴリズムのハイパーパラメータは、その性能に大きな影響を与える。アルゴリズム、データセット、手元にあるアプリケーションの高パフォーマンスなハイパーパラメータ設定を決定するユーザをサポートするため、smac3はベイズ最適化のための堅牢で柔軟なフレームワークを提供する。ハイパーパラメータの最適化、低次元連続(人工的な)グローバル最適化問題の解法、複数の問題インスタンスをまたいだアルゴリズムの構成など、典型的なユースケースのためのファサードとプリセットを提供する。 SMAC3パッケージはBSDライセンスでhttps://github.com/automl/SMAC3で入手できる。

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