Optuna(TPE)のアルゴリズム理解 ー Part 1 ー - Qiita
2019/2/13 Qiita初投稿です． [追記] 英語ですが，より詳しい説明をarXivにUploadしました． 長くなってしまったので，投稿を分離しました． Part2 Part3 Optunaのアルゴリズムは追ってみたいが，コード長過ぎるよ．．． という人が参照すべきコード．冗長なコードを簡潔にし，変数名の統一性が取れるようにリファクタリングしました．行数はOptunaと比較してだいぶ減っています． 自作したTPE 注意: 以前に加えた性能向上のための変更により，本記事の説明とは異なる多変量のモデルに関する実装コードでかつ突然変異のHeuristicsが入っています． Prefered Networks(PFN)から発表されたOptunaが利用しているモデル(TPE)のコードを読んでみたので自分の持つ知識内でまとめてみました．枝刈の部分については記載していません．OptunaではS
Amazon SageMaker で Optuna を用いたハイパーパラメータ最適化を実装する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker で Optuna を用いたハイパーパラメータ最適化を実装する Amazon SageMaker はお客様の機械学習のワークロードにおいて様々な選択肢を提供します。深層学習フレームワークの選択肢として2018年の AWS Summit Tokyo で発表された Chainer 対応はその一つです。Chainer は 株式会社Preferred Networks により開発された深層学習フレームワークで、計算時に動的にグラフを生成する define-by-run の考え方 (imperative な実行とも呼ばれます) を世界に先駆けて取り入れました。株式会社Preferred Networks はこの Chainer とは独立に、同じく define-by-run の思想に基づいたハイパーパラメータの最適化 (
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