論文の概要: Hyperparameter Optimization of Generative Adversarial Network Models for
High-Energy Physics Simulations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07715v1
- Date: Fri, 12 Aug 2022 20:39:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-17 12:11:30.585905
- Title: Hyperparameter Optimization of Generative Adversarial Network Models for
High-Energy Physics Simulations
- Title（参考訳）: 高エネルギー物理シミュレーションのための生成逆ネットワークモデルのハイパーパラメータ最適化
- Authors: Vincent Dumont, Xiangyang Ju, Juliane Mueller
- Abstract要約: Generative Adversarial Network(GAN)は、学習によって高忠実な合成データを生成する強力なツールである。
この研究は、大型ハドロン衝突型加速器のデータに対して、GANを効率的にチューニングするための最初の洞察を提供する。
- 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: The Generative Adversarial Network (GAN) is a powerful and flexible tool that
can generate high-fidelity synthesized data by learning. It has seen many
applications in simulating events in High Energy Physics (HEP), including
simulating detector responses and physics events. However, training GANs is
notoriously hard and optimizing their hyperparameters even more so. It normally
requires many trial-and-error training attempts to force a stable training and
reach a reasonable fidelity. Significant tuning work has to be done to achieve
the accuracy required by physics analyses. This work uses the physics-agnostic
and high-performance-computer-friendly hyperparameter optimization tool HYPPO
to optimize and examine the sensitivities of the hyperparameters of a GAN for
two independent HEP datasets. This work provides the first insights into
efficiently tuning GANs for Large Hadron Collider data. We show that given
proper hyperparameter tuning, we can find GANs that provide high-quality
approximations of the desired quantities. We also provide guidelines for how to
go about GAN architecture tuning using the analysis tools in HYPPO.
- Abstract（参考訳）: generative adversarial network (gan)は、学習によって高忠実度合成データを生成できる強力で柔軟なツールである。
高エネルギー物理学(HEP)における事象をシミュレートする多くの応用があり、検出器の応答や物理イベントをシミュレートする。
しかし、gansのトレーニングは困難で、ハイパーパラメータの最適化がさらに難しいことで悪名高い。
通常、安定した訓練を強制し、合理的な忠実度に達するためには、多くの試行錯誤訓練が必要である。
物理解析に必要な精度を達成するためには、重要なチューニング作業が必要となる。
この研究は、物理学に依存しない高性能コンピュータフレンドリなハイパーパラメータ最適化ツールHYPPOを使用して、2つの独立したHEPデータセットに対するGANのハイパーパラメータの感度を最適化し、検証する。
この研究は、大型ハドロン衝突型加速器のデータを効率的に調整するための最初の洞察を提供する。
適切なハイパーパラメータチューニングが与えられると、所望の量の高品質な近似を提供するganが見つかる。
また、HYPPOの分析ツールを用いて、GANアーキテクチャチューニングを行うためのガイドラインも提供する。
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