Публикации по теме 'optuna'
Использование Optuna для оптимизации гиперпараметров MXNet
MXNet + Optuna!
Optuna - это среда оптимизации гиперпараметров, применимая к средам машинного обучения и решателям оптимизации черного ящика. MXNet - это среда машинного обучения с открытым исходным кодом для гибкого исследовательского прототипирования и производства. Посмотрим, как они могут работать вместе!
Создание целевой функции
Optuna - это оптимизатор черного ящика, что означает, что ему нужна функция objective , которая возвращает числовое значение для оценки..
Optuna против GridSearch
Всестороннее сравнение методов оптимизации гиперпараметров
Введение:
В области машинного обучения производительность моделей сильно зависит от значений, присвоенных их гиперпараметрам. Определение оптимальных гиперпараметров для данной модели — сложная задача, которая часто требует обширных экспериментов и оценок. В последние годы появились различные методы, позволяющие автоматизировать этот процесс и облегчить бремя ручной настройки. Среди этих методов Optuna и GridSearch..
Правильное использование sklearn с optuna — Часть 2
Поднимем оптимизацию на ступеньку выше
Введение
В предыдущей статье мы узнали, как использовать optuna для оптимизации гиперпараметров всех компонентов конвейера scikit-learn. В этой статье мы добавим в оптимизацию два новых параметра: столбцы и оценщики.
В первой части мы увидим, как позволить оптимизации выбрать подходящее подмножество столбцов для использования в модели. Во второй части статьи мы доведем все до логического завершения и позволим оптимизации выбрать как..
Как сделать вашу модель классной с Optuna
Как сделать вашу модель классной с Optuna
Легко и эффективно оптимизируйте гиперпараметры модели
Оптимизация гиперпараметров - один из важнейших шагов в обучении моделей машинного обучения. Из-за множества параметров, которые необходимо оптимизировать, длительного времени обучения и множественных сверток для ограничения утечки информации, это может быть обременительным делом. Есть несколько методов решения проблемы: поиск по сетке, случайный поиск и байесовские методы. Optuna -..
Анонс Оптуны 3.2
Мы рады сообщить о выходе Оптуны 3.2. В версию 3.2 мы включили две новые функции, направленные на расширение применимости Optuna. Кроме того, были внесены многочисленные улучшения в алгоритмы выборки и функции визуализации. Мы познакомим вас с этими обновлениями.
Краткое содержание:
Ключевой момент 1: оптимизация с участием человека Highlight 2: Автоматический терминатор оптимизации (Optuna Terminator) Новые алгоритмы выборки — NSGA-III для многокритериальной оптимизации —..
PyTorch, MLflow и Optuna: отслеживание экспериментов и оптимизация гиперпараметров
В этом руководстве мы обучаем модель нейронной сети PyTorch, используя MLflow для отслеживания экспериментов и Optuna для оптимизации гиперпараметров. В руководстве предполагается, что у вас есть некоторый опыт работы с Python и наукой о данных, в частности с обучением модели (нейронной сети).
TL;DR
Если вы хотите пропустить руководство и сразу перейти к коду: вот он . MLflow - это платформа, позволяющая осуществлять сквозное управление проектами Data Science. В этом..
Вопросы по теме 'optuna'
Укажите фиксированные параметры и параметры для поиска в optuna (lightgbm)
Я только что нашел Optuna, и кажется, что они интегрированы с lightGBM, но мне трудно понять, где я могу исправить параметры, например scoring="auc" , и где я могу определить сетку для поиска, например num_leaves=[1,2,5,10] ....
115 просмотров
schedule
19.11.2021
Optuna Pytorch: возвращаемое значение целевой функции не может быть преобразовано в float
def autotune(trial):
cfg= { 'device' : "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu",
# 'train_batch_size' : 64,
# 'test_batch_size' : 1000,
# 'n_epochs' : 1,
# 'seed' : 0,...
537 просмотров
schedule
09.04.2022
