論文の概要: Hyperparameter Optimization in Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22854v1
- Date: Wed, 30 Oct 2024 09:39:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-31 14:28:48.963104
- Title: Hyperparameter Optimization in Machine Learning
- Title（参考訳）: 機械学習におけるハイパーパラメータ最適化
- Authors: Luca Franceschi, Michele Donini, Valerio Perrone, Aaron Klein, Cédric Archambeau, Matthias Seeger, Massimiliano Pontil, Paolo Frasconi,
- Abstract要約: ハイパーパラメータは、機械学習アルゴリズムの振る舞いを制御する設定変数である。
それらの価値の選択は、これらの技術に基づいてシステムの有効性を決定する。
我々はハイパーパラメータ最適化の統一的な処理を行い、読者に最先端技術に関する実例と洞察を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.356747514732966
- License:
- Abstract: Hyperparameters are configuration variables controlling the behavior of machine learning algorithms. They are ubiquitous in machine learning and artificial intelligence and the choice of their values determine the effectiveness of systems based on these technologies. Manual hyperparameter search is often unsatisfactory and becomes unfeasible when the number of hyperparameters is large. Automating the search is an important step towards automating machine learning, freeing researchers and practitioners alike from the burden of finding a good set of hyperparameters by trial and error. In this survey, we present a unified treatment of hyperparameter optimization, providing the reader with examples and insights into the state-of-the-art. We cover the main families of techniques to automate hyperparameter search, often referred to as hyperparameter optimization or tuning, including random and quasi-random search, bandit-, model- and gradient- based approaches. We further discuss extensions, including online, constrained, and multi-objective formulations, touch upon connections with other fields such as meta-learning and neural architecture search, and conclude with open questions and future research directions.
- Abstract（参考訳）: ハイパーパラメータは、機械学習アルゴリズムの振る舞いを制御する設定変数である。
それらは機械学習や人工知能においてユビキタスであり、その価値の選択によって、これらの技術に基づいたシステムの有効性が決定される。
手動のハイパーパラメータ探索は、しばしば不満足であり、ハイパーパラメータの数が多ければ実現不可能になる。
機械学習を自動化し、研究者や実践者が試行錯誤によって優れたハイパーパラメータを見つけるという負担から解放する上で、検索の自動化は重要なステップである。
本稿では,ハイパーパラメータ最適化の統一的処理について述べる。
ハイパーパラメータの最適化やチューニング(乱数および準ランダム探索、バンディット、モデル、勾配に基づくアプローチなど)など、ハイパーパラメータの最適化やチューニングなど、ハイパーパラメータの検索を自動化するテクニックのメインファミリーを網羅する。
さらに、オンライン、制約付き、多目的の定式化を含む拡張について論じ、メタラーニングやニューラルアーキテクチャサーチといった他の分野との接続に触れ、オープンな質問と今後の研究方向性で結論付ける。
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