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Optunaを用いたPyTorchにおけるハイパーパラメータチューニング - Qiita
初投稿となります. はじめに DeepLearningの重要な要素の一つとしてハイパーパラメータがあります. 重... 初投稿となります. はじめに DeepLearningの重要な要素の一つとしてハイパーパラメータがあります. 重みといった勾配法などのアルゴリズムによって最適化を行うものがパラメータであることに対し,人の手によって最適化を行うものがハイパーパラメータとなります.ハイパーパラメータは,最適化手法やその学習率,ニューロンの数やその層数,活性化関数,ドロップアウト率など様々なものが挙げられ,これを手動で調整するとなると試行錯誤を繰り返さなければなりません. そこで登場するのが「Optuna」です. 今回は,PyTorchによるMNISTの画像認識を通して,このOptunaの使い方の説明をしたいと思います. また,Optunaについて調査した際,PyToch上で畳み込み層数のチューニングを行なったという記事が見当たらなかったため,せっかくなので「畳み込み層数」をはじめとするハイパーパラメータのチュ
2021/10/12 リンク