論文の概要: Hyper-parameter optimization based on soft actor critic and hierarchical
mixture regularization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.04084v1
- Date: Wed, 8 Dec 2021 02:34:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-09 13:46:16.248493
- Title: Hyper-parameter optimization based on soft actor critic and hierarchical
mixture regularization
- Title(参考訳): ソフトアクタ批判と階層混合正規化に基づくハイパーパラメータ最適化
- Authors: Chaoyue Liu, Yulai Zhang
- Abstract要約: 我々はマルコフ決定プロセスとしてハイパーパラメータ最適化プロセスをモデル化し、強化学習でそれに取り組む。
ソフトアクター評論家と階層混合正規化に基づく新しいハイパーパラメータ最適化法が提案されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.063728016437489
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Hyper-parameter optimization is a crucial problem in machine learning as it
aims to achieve the state-of-the-art performance in any model. Great efforts
have been made in this field, such as random search, grid search, Bayesian
optimization. In this paper, we model hyper-parameter optimization process as a
Markov decision process, and tackle it with reinforcement learning. A novel
hyper-parameter optimization method based on soft actor critic and hierarchical
mixture regularization has been proposed. Experiments show that the proposed
method can obtain better hyper-parameters in a shorter time.
- Abstract(参考訳): ハイパーパラメータ最適化は機械学習において重要な問題であり、あらゆるモデルで最先端のパフォーマンスを達成することを目指している。
この分野ではランダム探索、グリッド探索、ベイズ最適化などの大きな努力がなされている。
本稿では,ハイパーパラメータ最適化プロセスをマルコフ決定プロセスとしてモデル化し,強化学習を用いて対処する。
ソフトアクタ批判と階層的混合正規化に基づく新しいハイパーパラメータ最適化法が提案されている。
実験により,提案手法はより短時間でより優れたハイパーパラメータを得ることができることを示した。
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