Fugu-MT 論文翻訳(概要): Put CASH on Bandits: A Max K-Armed Problem for Automated Machine Learning

論文の概要: Put CASH on Bandits: A Max K-Armed Problem for Automated Machine Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.05226v1
Date: Thu, 08 May 2025 13:18:05 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-05-09 21:43:49.895544
Title: Put CASH on Bandits: A Max K-Armed Problem for Automated Machine Learning
Title（参考訳）: 帯域にCASHを置く: 機械学習のための最大KArmed問題
Authors: Amir Rezaei Balef, Claire Vernade, Katharina Eggensperger,
Abstract要約: MaxUCBは、異なるモデルクラスの探索をオフにするための、最大$k$武器付きバンディットメソッドである。提案手法を4つの標準AutoMLベンチマークで理論的,実証的に評価し,従来の手法よりも優れた性能を示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.42043364090769
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The Combined Algorithm Selection and Hyperparameter optimization (CASH) is a challenging resource allocation problem in the field of AutoML. We propose MaxUCB, a max $k$-armed bandit method to trade off exploring different model classes and conducting hyperparameter optimization. MaxUCB is specifically designed for the light-tailed and bounded reward distributions arising in this setting and, thus, provides an efficient alternative compared to classic max $k$-armed bandit methods assuming heavy-tailed reward distributions. We theoretically and empirically evaluate our method on four standard AutoML benchmarks, demonstrating superior performance over prior approaches.
Abstract（参考訳）: アルゴリズム選択とハイパーパラメータ最適化(CASH)はAutoML分野における資源割り当ての問題である。我々は、異なるモデルクラスを探索し、ハイパーパラメータ最適化を行うために、最大$k$-armed bandit法であるMaxUCBを提案する。 MaxUCBは、この設定で生じる光尾と有界の報酬分布に特化して設計されており、重尾の報酬分布を仮定する古典的なmax $k$-armed bandit法と比較して効率的な代替手段を提供する。提案手法を4つの標準AutoMLベンチマークで理論的,実証的に評価し,従来の手法よりも優れた性能を示した。

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