論文の概要: Hierarchical Collaborative Hyper-parameter Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05272v1
• Date: Wed, 11 May 2022 05:16:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-12 18:12:33.226817
• Title: Hierarchical Collaborative Hyper-parameter Tuning
• Title（参考訳）: 階層型協調型ハイパーパラメータチューニング
• Authors: Ahmad Esmaeili, Zahra Ghorrati, Eric Matson
• Abstract要約: ハイパーパラメータチューニングは、機械学習ソリューションを構築する上で最も重要なステージのひとつだ。 本稿では,マルチエージェントシステムを用いて近似値を決定する分散手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hyper-parameter Tuning is among the most critical stages in building machine learning solutions. This paper demonstrates how multi-agent systems can be utilized to develop a distributed technique for determining near-optimal values for any arbitrary set of hyper-parameters in a machine learning model. The proposed method employs a distributedly formed hierarchical agent-based architecture for the cooperative searching procedure of tuning hyper-parameter values. The presented generic model is used to develop a guided randomized agent-based tuning technique, and its behavior is investigated in both machine learning and global function optimization applications. According the empirical results, the proposed model outperformed both of its underlying randomized tuning strategies in terms of classification error and function evaluations, notably in higher number of dimensions.
• Abstract（参考訳）: ハイパーパラメータチューニングは、マシンラーニングソリューションを構築する上で最も重要なステージのひとつだ。 本稿では,機械学習モデルにおける任意のハイパーパラメータの任意の集合に対する近似値を決定する分散手法の開発にマルチエージェントシステムを利用する方法を示す。 提案手法は,ハイパーパラメータ値の協調探索手法として,分散した階層型エージェントベースアーキテクチャを用いる。 提案したジェネリックモデルを用いてランダム化エージェントに基づくチューニング手法を開発し,その動作を機械学習とグローバル関数最適化の両方に適用した。 実験結果によると,提案モデルは,分類誤差と関数評価,特に高次元において,基礎となるランダム化調律戦略の2つを上回った。

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