【ニューヨーク=白岩ひおな】8日に起きた米fastly（ファストリー）による世界的な大規模システム障害で、ウェブサイトの閲覧不能や取引の一時停止に見舞われた企業や政府機関のサイトは数千件に上った。アマゾンやイーベイなど電子商取引（EC）企業のサイトも含まれ、世界の小売業に与えた損失は約1500億円超に上るとの試算もある。ウェブコンテンツを素早く配信できる利便性の裏で、サービスを提供する一部の企業

はじめに ほとんどの人はChromeの動作を重く感じるでしょう。これは、RAM、プロセッサ、ストレージオプションなどのPCの仕様が低いことが原因です。しかし、その解決のためにできることは何もありません。代わりにChromeで今できることを最大限に利用したらどうでしょう。Chromeには実験的なオプションがいくつかあり、Chromeの動作を変更できます。一般的には「Chrome flags」と呼ばれています。Chrome flagsのオプションは、オン／オフを切り替えられます。 これはAndroid端末の開発者向けオプションに似ています。多くの人がAndroidの開発者向けオプションを使って、Android携帯のユーザーエクスペリエンスを向上させています。 Chrome flagsとは？ Google Chrome flagsは、さまざまな実験的オプションです。実験的とは、試せるオプションの

Preferred Networks社が開発しているオープンソースのハイパーパラメータ自動最適化フレームワークOptunaについての記事となります。 Optunaとは 公式サイト ハイパーパラメータの値に関する試行錯誤を自動化し、優れた性能を発揮するハイパーパラメータの値を自動的に発見します。オープンソースの深層学習フレームワークChainerをはじめ、様々な機械学習ソフトウェアと一緒に使用することが可能です。 との触れ込みの便利ツールです。 2018年12月にβ版がリリースされ、2020年1月には正式版が公開されています。 ネット上からも周りの人からも、使いやすく性能もいいとかなり評判の良いライブラリです。 探索空間の定義について Optunaでは公式のチュートリアルによると以下のような形で探索空間の定義を行います。 def objective(trial): # Categorical

イントロダクション 前回はHyperasでニューラルネットのハイパーパラメータを自動調整しました。 snova301.hatenablog.com しかし、コメントアウトしているのに自動調整されるなど、よくわからない挙動をするため、別のモジュールでハイパーパラメータの自動調整に挑戦しようと思いました。 今回は、Optunaというモジュールを使ってハイパーパラメータの自動調整してみます。 目次 イントロダクション 目次 計算環境 インストール コマンドについて モジュールのインポート 選択 数値の自動調整 層の数を増やしたいとき TPEとランダムサーチ optunaのログを表示しないようにする 結果の出力 MNISTでテスト 感想 参考文献 計算環境 - OS : Ubuntu 16.04 - Python : 3.5.5 - Keras : 2.2.0 - TensorFlow : 1.9

1. Optuna「Optuna」は、「ハイパーパラメータ」の最適化を自動化するためのフレームワークです。自動的に試行錯誤しながら、優れた性能を発揮する「ハイパーパラメータ」の値を発見します。 「ハイパーパラメータ」は、機械学習アルゴリズムの挙動を制御するパラメータのことで、勾配法によって最適化できないパラメータに相当します。「学習率」「バッチサイズ」「学習イテレーション数」などがこれにあたります。 2. OptunaのインストールOptunaをインストールするには、仮想環境で次のコマンドを実行します。 Python 2.7とPython 3.5以降をサポートしています。 pip install optuna3. 2次関数の最適化はじめに練習として、Optunaで2次関数の最適化を行います。 「目的関数」と試行錯誤する「パラメータ」を定義し、「目的関数」が最も最小になる「パラメータ」の組み