論文の概要: A survey on multi-objective hyperparameter optimization algorithms for Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.13755v1
• Date: Tue, 23 Nov 2021 10:22:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-06 01:03:43.839306
• Title: A survey on multi-objective hyperparameter optimization algorithms for Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習のための多目的ハイパーパラメータ最適化アルゴリズムの検討
• Authors: Alejandro Morales-Hern\'andez and Inneke Van Nieuwenhuyse and Sebastian Rojas Gonzalez
• Abstract要約: 本稿では,多目的HPOアルゴリズムに関する2014年から2020年にかけての文献を体系的に調査する。 メタヒューリスティック・ベース・アルゴリズムとメタモデル・ベース・アルゴリズム,および両者を混合したアプローチを区別する。 また,多目的HPO法と今後の研究方向性を比較するための品質指標についても論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.997667081978825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Hyperparameter optimization (HPO) is a necessary step to ensure the best possible performance of Machine Learning (ML) algorithms. Several methods have been developed to perform HPO; most of these are focused on optimizing one performance measure (usually an error-based measure), and the literature on such single-objective HPO problems is vast. Recently, though, algorithms have appeared which focus on optimizing multiple conflicting objectives simultaneously. This article presents a systematic survey of the literature published between 2014 and 2020 on multi-objective HPO algorithms, distinguishing between metaheuristic-based algorithms, metamodel-based algorithms, and approaches using a mixture of both. We also discuss the quality metrics used to compare multi-objective HPO procedures and present future research directions.
• Abstract（参考訳）: ハイパーパラメータ最適化(HPO)は、機械学習(ML)アルゴリズムの最高のパフォーマンスを保証するために必要なステップである。 HPOを実行するためのいくつかの手法が開発されているが、そのほとんどは1つのパフォーマンス尺度(通常はエラーベースの尺度)の最適化に重点を置いている。 しかし近年,複数の競合する目標を同時に最適化するアルゴリズムが登場している。 本稿では,メタヒューリスティックアルゴリズム,メタモデルアルゴリズム,および両者の混合によるアプローチを区別した,多目的HPOアルゴリズムに関する2014年から2020年にかけての文献を体系的に調査する。 また,多目的HPO法と今後の研究方向性を比較するための品質指標についても論じる。

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