論文の概要: Improving Hyperparameter Optimization by Planning Ahead

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.08028v1
• Date: Fri, 15 Oct 2021 11:46:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-18 14:17:54.424717
• Title: Improving Hyperparameter Optimization by Planning Ahead
• Title（参考訳）: 事前計画によるハイパーパラメータ最適化の改善
• Authors: Hadi S. Jomaa, Jonas Falkner, Lars Schmidt-Thieme
• Abstract要約: 本稿では,モデルに基づく強化学習の文脈内で定義された新しい伝達学習手法を提案する。 本稿では,シンプルなルックアヘッド戦略をポリシーとして用いたモデル予測制御法を提案する。 最新のHPOアルゴリズムと比較した3つのメタデータセット実験により,提案手法が全ベースラインを上回り得ることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8673630752805432
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hyperparameter optimization (HPO) is generally treated as a bi-level optimization problem that involves fitting a (probabilistic) surrogate model to a set of observed hyperparameter responses, e.g. validation loss, and consequently maximizing an acquisition function using a surrogate model to identify good hyperparameter candidates for evaluation. The choice of a surrogate and/or acquisition function can be further improved via knowledge transfer across related tasks. In this paper, we propose a novel transfer learning approach, defined within the context of model-based reinforcement learning, where we represent the surrogate as an ensemble of probabilistic models that allows trajectory sampling. We further propose a new variant of model predictive control which employs a simple look-ahead strategy as a policy that optimizes a sequence of actions, representing hyperparameter candidates to expedite HPO. Our experiments on three meta-datasets comparing to state-of-the-art HPO algorithms including a model-free reinforcement learning approach show that the proposed method can outperform all baselines by exploiting a simple planning-based policy.
• Abstract（参考訳）: ハイパーパラメータ最適化(hpo)は一般に、(確率的)スーパーパラメータ応答の集合(例えば検証損失)に(確率的)サロゲートモデルを適合させ、その結果、評価のために良いハイパーパラメータ候補を特定するためにサロゲートモデルを用いた取得関数を最大化する二段階最適化問題として扱われる。 代理および/または取得関数の選択は、関連するタスク間の知識伝達によってさらに改善することができる。 本稿では,モデルに基づく強化学習の文脈内で定義された新しい伝達学習手法を提案する。 さらに,超パラメータ候補を表現する一連のアクションを最適化するポリシとして,単純なルック・アヘッド戦略を用いたモデル予測制御の新たな変種を提案する。 モデルなし強化学習手法を含む最新のHPOアルゴリズムと比較した3つのメタデータセット実験により,提案手法は単純な計画ベースポリシーを利用することで,すべてのベースラインを上回り得ることを示す。

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