Fugu-MT 論文翻訳(概要): HyperQ-Opt: Q-learning for Hyperparameter Optimization

論文の概要: HyperQ-Opt: Q-learning for Hyperparameter Optimization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17765v1
Date: Mon, 23 Dec 2024 18:22:34 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-24 15:57:01.445069
Title: HyperQ-Opt: Q-learning for Hyperparameter Optimization
Title（参考訳）: HyperQ-Opt:ハイパーパラメータ最適化のためのQラーニング
Authors: Md. Tarek Hasan,
Abstract要約: 本稿では,HPOを逐次決定問題として定式化し,強化学習技術であるQ-ラーニングを活用することにより,HPOに対する新たな視点を示す。これらのアプローチは、限られた試行数で最適または準最適構成を見つける能力について評価されている。このパラダイムをポリシーベースの最適化にシフトすることで、スケーラブルで効率的な機械学習アプリケーションのためのHPOメソッドの進歩に寄与する。
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Abstract: Hyperparameter optimization (HPO) is critical for enhancing the performance of machine learning models, yet it often involves a computationally intensive search across a large parameter space. Traditional approaches such as Grid Search and Random Search suffer from inefficiency and limited scalability, while surrogate models like Sequential Model-based Bayesian Optimization (SMBO) rely heavily on heuristic predictions that can lead to suboptimal results. This paper presents a novel perspective on HPO by formulating it as a sequential decision-making problem and leveraging Q-learning, a reinforcement learning technique, to optimize hyperparameters. The study explores the works of H.S. Jomaa et al. and Qi et al., which model HPO as a Markov Decision Process (MDP) and utilize Q-learning to iteratively refine hyperparameter settings. The approaches are evaluated for their ability to find optimal or near-optimal configurations within a limited number of trials, demonstrating the potential of reinforcement learning to outperform conventional methods. Additionally, this paper identifies research gaps in existing formulations, including the limitations of discrete search spaces and reliance on heuristic policies, and suggests avenues for future exploration. By shifting the paradigm toward policy-based optimization, this work contributes to advancing HPO methods for scalable and efficient machine learning applications.
Abstract（参考訳）: ハイパーパラメータ最適化(HPO)は、機械学習モデルの性能を高めるために重要であるが、大きなパラメータ空間にわたる計算集約的な探索を伴うことが多い。グリッドサーチやランダムサーチのような従来のアプローチは非効率性とスケーラビリティの制限に悩まされており、シークエンシャルモデルベースのベイズ最適化(SMBO)のようなサロゲートモデルは、最適な結果につながるヒューリスティックな予測に大きく依存している。本稿では,HPOを逐次決定問題として定式化し,強化学習技術であるQ-ラーニングを活用してハイパーパラメータを最適化することで,HPOの新たな視点を示す。 H.S. Jomaa et alとQi et alはHPOをマルコフ決定過程(MDP)としてモデル化し、Qラーニングを用いて高パラメータ設定を反復的に洗練する。提案手法は, 限られた試行数で最適あるいは準最適構成を求める能力について評価し, 従来の手法より優れた強化学習の可能性を示した。さらに,離散的な探索空間の限界やヒューリスティックな政策への依存など,既存の定式化における研究ギャップを明らかにし,今後の探索への道筋を提案する。このパラダイムをポリシーベースの最適化にシフトすることで、スケーラブルで効率的な機械学習アプリケーションのためのHPOメソッドの進歩に寄与する。

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