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ランダム検索は、機械学習におけるハイパーパラメーター最適化の 1 つの可能性です。RBF カーネルを使用して SVM 分類器の最適なハイパーパラメーターを検索するために、ランダム検索を適用しました。連続コストとガンマ パラメータに加えて、1 つの離散パラメータと、いくつかのパラメータに対する等式制約もあります。

ここで、たとえば適応ランダム検索など、ランダム検索をさらに発展させたいと思います。これは、例えば、検索方向または検索範囲の適応を意味します。

誰かがこれをどのように行うことができるか、またはこれに関する既存の作業を参照できるか考えていますか? ランダム検索を改善するための他のアイデアも歓迎します。

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ランダム検索手順を改善するには、 Hyperbandを参照できます。

Hyperband は UC Berkeley AMP Lab によって提案された手法で、ランダム検索などのチューニング手法の効率化を目的としています。

于 2017-01-09T09:00:18.563 に答える