論文の概要: Deep Ranking Ensembles for Hyperparameter Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15212v1
• Date: Mon, 27 Mar 2023 13:52:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-28 15:14:22.554201
• Title: Deep Ranking Ensembles for Hyperparameter Optimization
• Title（参考訳）: ハイパーパラメータ最適化のためのDeep Ranking Ensembles
• Authors: Abdus Salam Khazi, Sebastian Pineda Arango, Josif Grabocka
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.453554184019108
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatically optimizing the hyperparameters of Machine Learning algorithms is one of the primary open questions in AI. Existing work in Hyperparameter Optimization (HPO) trains surrogate models for approximating the response surface of hyperparameters as a regression task. In contrast, we hypothesize that the optimal strategy for training surrogates is to preserve the ranks of the performances of hyperparameter configurations as a Learning to Rank problem. As a result, we present a novel method that meta-learns neural network surrogates optimized for ranking the configurations' performances while modeling their uncertainty via ensembling. In a large-scale experimental protocol comprising 12 baselines, 16 HPO search spaces and 86 datasets/tasks, we demonstrate that our method achieves new state-of-the-art results in HPO.
• Abstract（参考訳）: 機械学習アルゴリズムのハイパーパラメータの自動最適化は、AIの主要なオープンな問題のひとつだ。 ハイパーパラメータ最適化(HPO)の既存の作業は、回帰タスクとしてハイパーパラメータの応答面を近似するためのモデルをシュロゲートする。 対照的に、シュロゲートを訓練するための最適な戦略は、ハイパーパラメータ構成のパフォーマンスのランクを学習からランキング問題として保持することである、という仮説を立てる。 その結果、メタ学習型ニューラルネットワークは、アンサンブルによる不確実性をモデル化しながら、構成性能のランク付けに最適化される新しい手法を提案する。 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。

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