論文の概要: Supervising the Multi-Fidelity Race of Hyperparameter Configurations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.09774v2
• Date: Thu, 1 Jun 2023 08:55:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-03 02:12:39.214128
• Title: Supervising the Multi-Fidelity Race of Hyperparameter Configurations
• Title（参考訳）: ハイパーパラメータ構成の多元性競合の監視
• Authors: Martin Wistuba, Arlind Kadra, Josif Grabocka
• Abstract要約: 我々はベイズ最適化手法であるDyHPOを導入し、どのハイパーパラメータ構成を、実現可能な構成のレースでさらに訓練するかを学習する。 大規模実験による最先端ハイパーパラメータ最適化手法に対するDyHPOの顕著な優位性を示す。
• 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: Multi-fidelity (gray-box) hyperparameter optimization techniques (HPO) have recently emerged as a promising direction for tuning Deep Learning methods. However, existing methods suffer from a sub-optimal allocation of the HPO budget to the hyperparameter configurations. In this work, we introduce DyHPO, a Bayesian Optimization method that learns to decide which hyperparameter configuration to train further in a dynamic race among all feasible configurations. We propose a new deep kernel for Gaussian Processes that embeds the learning curve dynamics, and an acquisition function that incorporates multi-budget information. We demonstrate the significant superiority of DyHPO against state-of-the-art hyperparameter optimization methods through large-scale experiments comprising 50 datasets (Tabular, Image, NLP) and diverse architectures (MLP, CNN/NAS, RNN).
• Abstract（参考訳）: 近年,多自由度(グレーボックス)ハイパーパラメータ最適化技術 (HPO) が深層学習法をチューニングするための有望な方向として登場した。 しかし、既存の手法ではhpo予算をハイパーパラメータ構成に最適に割り当てることができない。 そこで本研究では,動的レースにおいてどのハイパーパラメータ構成をトレーニングすべきかを学習するベイズ最適化手法であるdyhpoを提案する。 本稿では,学習曲線ダイナミクスを組み込んだガウス過程のための新しい深層カーネルと,マルチバジェット情報を含む獲得関数を提案する。 我々は,50のデータセット(Tabular, Image, NLP)と多様なアーキテクチャ(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手法に対する大きな優位性を示す。

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