"Ray Tune: PyTorchの公式チュートリアルにも採用 + 既存の学習用実装をそれほど大きく変更することなくハイパーパラメータ最適化が実現 / 古くは scikit-learn などでも実装されるグリッドサーチが標準的" 2021

sh19910711 のブックマーク 2024/04/18 08:24

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4752233394623363264/comment/sh19910711" data-user-id="sh19910711" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/qiita.com/_akisato/items/f2bdbe37df5dffc883fc" data-original-href="https://qiita.com/_akisato/items/f2bdbe37df5dffc883fc" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Fqiita.com%2F_akisato%2Fitems%2Ff2bdbe37df5dffc883fc" data-user-icon="/users/sh19910711/profile.png">深層学習のハイパーパラメータを Ray Tune で最適化 - Qiita</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%2Aalgorithm">*algorithm</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92">機械学習</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/config">config</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">&quot;Ray Tune: PyTorchの公式チュートリアルにも採用 + 既存の学習用実装をそれほど大きく変更することなくハイパーパラメータ最適化が実現 / 古くは scikit-learn などでも実装されるグリッドサーチが標準的&quot; 2021</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/sh19910711/20240418#bookmark-4752233394623363264"><span class="datetime-body">2024/04/18 08:24</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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