論文の概要: Dynamic and Efficient Gray-Box Hyperparameter Optimization for Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.09774v1
• Date: Sun, 20 Feb 2022 10:28:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-22 15:49:50.568516
• Title: Dynamic and Efficient Gray-Box Hyperparameter Optimization for Deep Learning
• Title（参考訳）: ディープラーニングのための動的かつ効率的なグレイボックスハイパーパラメータ最適化
• Authors: Martin Wistuba, Arlind Kadra, Josif Grabocka
• Abstract要約: DyHPOは、次にどの設定を試すか、どの予算のために動的に決める方法を学習する。 我々の手法は、グレーボックスの設定に対する古典的ベイズ最適化の修正である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.408069485293666
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Gray-box hyperparameter optimization techniques have recently emerged as a promising direction for tuning Deep Learning methods. In this work, we introduce DyHPO, a method that learns to dynamically decide which configuration to try next, and for what budget. Our technique is a modification to the classical Bayesian optimization for a gray-box setup. Concretely, we propose a new surrogate for Gaussian Processes that embeds the learning curve dynamics and a new acquisition function that incorporates multi-budget information. We demonstrate the significant superiority of DyHPO against state-of-the-art hyperparameter optimization baselines through large-scale experiments comprising 50 datasets (Tabular, Image, NLP) and diverse neural networks (MLP, CNN/NAS, RNN).
• Abstract（参考訳）: 近年,ディープラーニング手法をチューニングするための有望な方向として,グレーボックスハイパーパラメータ最適化技術が登場している。 本研究では,次にどの設定を試すべきかを動的に決定する手法であるDyHPOを紹介する。 我々の手法は、グレーボックスの設定に対する古典的ベイズ最適化の修正である。 具体的には,学習曲線のダイナミクスを組み込んだガウス過程の新しいサロゲートと,多予算情報を含む新たな獲得関数を提案する。 我々は,50のデータセット(Tabular, Image, NLP)と多様なニューラルネットワーク(MLP, CNN/NAS, RNN)からなる大規模実験により,DyHPOの最先端ハイパーパラメータ最適化ベースラインに対する顕著な優位性を実証した。

関連論文リスト

• Parameter Optimization with Conscious Allocation (POCA) [4.478575931884855]
  ハイパーバンドベースの機械学習アプローチが最も効果的である。 私たちは出席します。 新人 Conscious Allocation (POCA) は、入力を適応的に割り当てるハイパーバンドベースのアルゴリズムである。 ハイパーパラメータの構成に予算を割り当てます POCAは、両方の設定で強い設定を高速に見つける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-29T00:13:55Z)
• PriorBand: Practical Hyperparameter Optimization in the Age of Deep Learning [49.92394599459274]
  我々は,Deep Learning(DL)パイプラインに適したHPOアルゴリズムであるPresideBandを提案する。 各種のDLベンチマークでその堅牢性を示し、情報的専門家のインプットと、専門家の信条の低さに対してその利得を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-21T16:26:14Z)
• Deep Ranking Ensembles for Hyperparameter Optimization [9.453554184019108]
  本稿では,メタ学習型ニューラルネットワークが構成性能のランク付けに最適化され,アンサンブルによる不確実性をモデル化する手法を提案する。 12のベースライン、16のHPO検索スペース、86のデータセット/タスクからなる大規模実験プロトコルにおいて、本手法がHPOの新たな最先端結果を実現することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-27T13:52:40Z)
• Pre-training helps Bayesian optimization too [49.28382118032923]
  機能的事前設定のための代替的なプラクティスを模索する。 特に、より厳密な分布を事前訓練できるような、類似した関数のデータを持つシナリオを考察する。 提案手法は, 競合する手法の少なくとも3倍の効率で, 優れたハイパーパラメータを見つけることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-07T04:42:54Z)
• Towards Learning Universal Hyperparameter Optimizers with Transformers [57.35920571605559]
  我々は,テキストベースのトランスフォーマーHPOフレームワークであるOptFormerを紹介した。 実験の結果,OptFormerは少なくとも7種類のHPOアルゴリズムを模倣できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-26T12:51:32Z)
• 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)
• Optimizing Large-Scale Hyperparameters via Automated Learning Algorithm [97.66038345864095]
  ゼロ階超勾配(HOZOG)を用いた新しいハイパーパラメータ最適化法を提案する。 具体的には、A型制約最適化問題として、まずハイパーパラメータ最適化を定式化する。 次に、平均ゼロ階超勾配を用いてハイパーパラメータを更新する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-17T21:03:05Z)
• Adaptive pruning-based optimization of parameterized quantum circuits [62.997667081978825]
  Variisyハイブリッド量子古典アルゴリズムは、ノイズ中間量子デバイスの使用を最大化する強力なツールである。 我々は、変分量子アルゴリズムで使用されるそのようなアンサーゼを「効率的な回路訓練」(PECT)と呼ぶ戦略を提案する。 すべてのアンサッツパラメータを一度に最適化する代わりに、PECTは一連の変分アルゴリズムを起動する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-01T18:14:11Z)
• Multi-level Training and Bayesian Optimization for Economical Hyperparameter Optimization [12.92634461859467]
  本稿では,ハイパーパラメータ最適化に必要なトレーニング時間の総量を削減するための効果的な手法を開発する。 光のトレーニングによって生じる近似的な性能測定をキャリブレーションするために, トランキャット付加法ガウス過程モデルを提案する。 このモデルに基づいて、逐次モデルに基づくアルゴリズムが開発され、構成空間のパフォーマンスプロファイルを生成し、最適なモデルを見つける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-20T09:03:02Z)
• 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)

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。