深層学習のハイパーパラメータを Ray Tune で最適化 - Qiita機械学習におけるハイパーパラメータの最適化は，高い予測性能を実現する上で重要なステップの一つである．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であったが，深層学習全盛の現在ではベイズ最適化に基づく最新技術を実装したパッケージがいくつも利用可能になっている． このハイパーパラメータ最適化を行う python パッケージとして日本で最も有名なものは，Qiitaで見る限りにおいては optuna と思われるが，おそらく全世界的に見れば Ray Tune だろう．PyTorchの公式チュートリアル にも採用されるなど，代表的なハイパーパラメータ最適化ライブラリとしての地位を確立しており，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できるなどの御利益もあるが，残念なことに日本語の資源がほとんどない． そこでこの記事では，Ray Tun
