論文の概要: Trajectory-Based Multi-Objective Hyperparameter Optimization for Model Retraining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15303v1
• Date: Fri, 24 May 2024 07:43:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-27 15:40:48.365101
• Title: Trajectory-Based Multi-Objective Hyperparameter Optimization for Model Retraining
• Title（参考訳）: モデル再構成のための軌道ベース多目的ハイパーパラメータ最適化
• Authors: Wenyu Wang, Zheyi Fan, Szu Hui Ng,
• Abstract要約: 本稿では,新しいトラジェクトリベース多目的ベイズ最適化アルゴリズムを提案する。 我々のアルゴリズムは、より優れたトレードオフとチューニング効率の両面において、最先端のマルチオブジェクトよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.598456741786801
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Training machine learning models inherently involves a resource-intensive and noisy iterative learning procedure that allows epoch-wise monitoring of the model performance. However, in multi-objective hyperparameter optimization scenarios, the insights gained from the iterative learning procedure typically remain underutilized. We notice that tracking the model performance across multiple epochs under a hyperparameter setting creates a trajectory in the objective space and that trade-offs along the trajectories are often overlooked despite their potential to offer valuable insights to decision-making for model retraining. Therefore, in this study, we propose to enhance the multi-objective hyperparameter optimization problem by having training epochs as an additional decision variable to incorporate trajectory information. Correspondingly, we present a novel trajectory-based multi-objective Bayesian optimization algorithm characterized by two features: 1) an acquisition function that captures the improvement made by the predictive trajectory of any hyperparameter setting and 2) a multi-objective early stopping mechanism that determines when to terminate the trajectory to maximize epoch efficiency. Numerical experiments on diverse synthetic simulations and hyperparameter tuning benchmarks indicate that our algorithm outperforms the state-of-the-art multi-objective optimizers in both locating better trade-offs and tuning efficiency.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルのトレーニングには、本質的にリソース集約的でノイズの多い反復的な学習手順が含まれており、モデルパフォーマンスのエポックな監視を可能にする。 しかし、多目的ハイパーパラメータ最適化のシナリオでは、反復的な学習手順から得られる洞察は通常、未利用のままである。 ハイパーパラメータ設定下での複数のエポック間のモデル性能の追跡は、対象空間における軌道を生成し、モデル再トレーニングのための意思決定に有用な洞察を提供する可能性にもかかわらず、軌道に沿ったトレードオフがしばしば見過ごされていることに気付く。 そこで本研究では,学習エポックを付加的な決定変数として用い,軌道情報を組み込んだ多目的ハイパーパラメータ最適化問題を提案する。 それに対応して,2つの特徴を特徴とする新しいトラジェクトリベース多目的ベイズ最適化アルゴリズムを提案する。 1)ハイパーパラメータの設定の予測軌道による改善を捉えた取得機能及び 2)エポック効率を最大化するために軌道をいつ終了させるかを決定する多目的早期停止機構。 多様な合成シミュレーションとハイパーパラメータチューニングベンチマークの数値実験により、我々のアルゴリズムは、より優れたトレードオフとチューニング効率の両面において、最先端の多目的最適化器よりも優れていることが示された。

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