論文の概要: A systematic study comparing hyperparameter optimization engines on tabular data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15854v1
• Date: Mon, 27 Nov 2023 14:21:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 15:07:54.566045
• Title: A systematic study comparing hyperparameter optimization engines on tabular data
• Title（参考訳）: グラフデータに対するハイパーパラメータ最適化エンジンの比較に関する体系的研究
• Authors: Balazs Kegl
• Abstract要約: Ray Tuneライブラリで利用可能なすべてのハイパーオプトエンジンを比較します。 ほとんどのエンジンがランダム検索に勝っていることはわかっていますが、その中3つだけが明らかに際立っているのです。 一部のエンジンは特定の学習アルゴリズムのハイパーオプトに特化しているようだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We run an independent comparison of all hyperparameter optimization (hyperopt) engines available in the Ray Tune library. We introduce two ways to normalize and aggregate statistics across data sets and models, one rank-based, and another one sandwiching the score between the random search score and the full grid search score. This affords us i) to rank the hyperopt engines, ii) to make generalized and statistically significant statements on how much they improve over random search, and iii) to make recommendations on which engine should be used to hyperopt a given learning algorithm. We find that most engines beat random search, but that only three of them (HEBO, AX, and BlendSearch) clearly stand out. We also found that some engines seem to specialize in hyperopting certain learning algorithms, which makes it tricky to use hyperopt in comparison studies, since the choice of the hyperopt technique may favor some of the models in the comparison.
• Abstract（参考訳）: ray tuneライブラリで利用可能なすべてのハイパーパラメータ最適化(hyperopt)エンジンを独立に比較します。 本稿では、データセットとモデル間で統計を正規化し集約する2つの方法、ランクに基づく1つの方法、ランダム検索スコアと全グリッド検索スコアの間のスコアをサンドイッチする1つの方法を紹介する。 これで私達は i)hyperoptエンジンのランク付け 二 ランダム検索における改善の程度を一般化し、統計的に有意なものにすること。 iii) 与えられた学習アルゴリズムをハイパーオペするためにどのエンジンを使用するべきかを推奨する。 ほとんどの検索エンジンがランダム検索を上回ったが、そのうち3つ(hebo、ax、blendsearch)だけが際立っていた。 また,ハイパーオプト技術の選択によっては,ハイパーオプトモデルが好まれる可能性があるため,ハイパーオプトを比較研究に使用するのが難しくなるため,ハイパーオプトアルゴリズムを専門とするエンジンもあることが分かった。

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