Fugu-MT 論文翻訳(概要): Modified Adaptive Tree-Structured Parzen Estimator for Hyperparameter Optimization

論文の概要: Modified Adaptive Tree-Structured Parzen Estimator for Hyperparameter Optimization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00871v1
Date: Sun, 02 Feb 2025 18:45:28 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-05 14:58:07.537726
Title: Modified Adaptive Tree-Structured Parzen Estimator for Hyperparameter Optimization
Title（参考訳）: ハイパーパラメータ最適化のための修正適応木構造パーゼン推定器
Authors: Szymon Sieradzki, Jacek Mańdziuk,
Abstract要約: 本稿では,アダプティブツリー構造型パーゼンエミュレータ (ATPE) アルゴリズムのいくつかの改良を提案する。実験の結果,提案手法はATPEハイパーパラメータ最適化の有効性を著しく向上させることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License:
Abstract: In this paper, we review hyperparameter optimization methods for machine learning models, with a particular focus on the Adaptive Tree-Structured Parzen Estimator (ATPE) algorithm. We propose several modifications to ATPE and assess their efficacy on a diverse set of standard benchmark functions. Experimental results demonstrate that the proposed modifications significantly improve the effectiveness of ATPE hyperparameter optimization on selected benchmarks, a finding that holds practical relevance for their application in real-world machine learning / optimization tasks.
Abstract（参考訳）: 本稿では,アダプティブツリー構造型パーゼンエミュレータ(ATPE)アルゴリズムに着目し,機械学習モデルに対するハイパーパラメータ最適化手法について検討する。そこで本研究では,ATPE にいくつかの修正を加え,その妥当性を標準ベンチマーク関数の多種多様なセットで評価する。実験の結果,提案手法は,実世界の機械学習/最適化タスクにおいて,ATPEハイパーパラメータ最適化の有効性を著しく向上させることがわかった。

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