ハイパーパラメータ自動最適化ツール「Optuna」公開 - Preferred Networks Research & Development
ハイパーパラメータ自動最適化フレームワーク「Optuna」のベータ版を OSS として公開しました。この記事では、Optuna の開発に至った動機や特徴を紹介します。 公式ページ 公式ドキュメント チュートリアル GitHub ハイパーパラメータとは？ ハイパーパラメータとは、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す。特に深層学習では勾配法によって最適化できない・しないパラメータに相当します。例えば、学習率やバッチサイズ、学習イテレーション数といったようなものがハイパーパラメータとなります。また、ニューラルネットワークの層数やチャンネル数といったようなものもハイパーパラメータです。更に、そのような数値だけでなく、学習に Momentum SGD を用いるかそれとも Adam を用いるか、といったような選択もハイパーパラメータと言えます。 ハイパーパラメータの調整は機械学習ア
ログレベルが突然変わる謎の事象を追う ～ あるOSSサポートエンジニアの1日 - Qiita
Logger.getLogger("test").setLevel(Level.OFF); これは、testという名前のロガーのログ出力を抑止することを目的としたコードです。 ここで使っているLoggerはJava標準のjava.util.logging.Loggerで、getLogger()は引数で与えられた名前のロガーインスタンスが既に生成されていればそれを返し、無ければ新たに生成するメソッドです。setLevel()は、そのロガーのログレベルを設定します。引数はLevel.OFFなので、ログ出力を無効にします。 この記事は、上記コードが引き起こした問題についての実話です。 このコードが起こした問題 ある日、私のもとに至急の調査依頼が来ました。その内容は、「Tomcatの再起動をきっかけに、Webアプリケーションがボディの無い正常応答を返すようになった」というものでした。 その後の再起
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