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使用序列统计测试来提高超参数调优中的随机搜索性能

阿卡夫论文 210

前言:

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超参数调整是机器学习中最耗时的部分之一。必须对大量不同的超参数设置的性能进行评估,以找到最佳设置。尽管现代优化算法可以最大限度地减少所需的评估次数,但对单一设置的评估仍然很昂贵。使用重新取样技术,机器学习方法必须在不同的训练数据集上进行固定次数的K$拟合。作为对设定性能的估计,使用了K$拟合的各自平均值。许多超参数设置在不到K$的重采样迭代后就可以被抛弃,因为它们已经明显不如高性能设置。然而,在实践中,重新取样往往要到最后才进行,浪费了大量的计算精力。 我们建议使用一个连续的测试程序来尽量减少重采样迭代的次数,以检测劣质的参数设置。为此,我们首先分析了再抽样误差的分布,我们会发现,正态分布是有希望的。之后,我们建立一个假设该分布的连续测试程序。这个顺序测试程序被用于随机搜索算法中。 在一些现实的数据情况下,我们将标准的随机搜索与我们增强的顺序随机搜索进行比较。可以看出,顺序随机搜索能够找到相当好的超参数设置,但是,找到这些设置所需的计算时间大约减少了一半。

《Using Sequential Statistical Tests to Improve the Performance of Random Search in hyperparameter Tuning》

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标签: #随机搜索算法最佳参数搜索图