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Research into hyper parameter optimization (HPO) has recently revived with interest in models containing many hyper parameters, such as deep neural networks. In this paper, we introduce the most widely used HPO methods, such as grid search, random search, and Bayesian optimization, and investigate their characteristics through experiments. The MNIST data set is used to compare results in experiments to find the best method that can be used to achieve higher accuracy in a relatively short time simulation. The learning rate and weight decay have been chosen for this experiment because these are the commonly used parameters in this kind of experiment.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Model Free Methods for HPO
Ⅲ. Bayesian Optimization Method
Ⅳ. EMPIRICAL RESULTS AND OBSERVATION
V. Conclusion
References
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
M. Feurer / 2019 / Automated Machine Learning / Springer :3~33
J. Bergstra / 2013 / Making a science of model search: Hyperparameter optimization in hundreds of dimensions for vision architectures / Proc. of the 30th International Conference on Machine Learning 28:115~123
J. Bergstra / 2012 / Random search for hyper-parameter optimization / Journal of machine learning research 13:281~305
J. Snoek / 2012 / Practical bayesian optimization of machine learning algorithms / Advances in Neural Information Processing Systems 25:2951~2959
Brochu, E. / 2009 / A tutorial on Bayesian optimization of expensive cost functions, with application to active user modeling and hierarchical reinforcement learning
J. Bergstra / 2013 / Making a science of model search: Hyperparameter optimization in hundreds of dimensions for vision architectures / Proc. of the 30th International Conference on Machine Learning 28:115~123
J. Bergstra / 2012 / Random search for hyper-parameter optimization / Journal of machine learning research 13:281~305
J. Snoek / 2012 / Practical bayesian optimization of machine learning algorithms / Advances in Neural Information Processing Systems 25:2951~2959
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