Surrogate benchmarks for hyperparameter optimization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Since hyperparameter optimization is crucial for achiev-ing peak performance with many machine learning algorithms, an active research community has formed around this problem in the last few years. The evaluation of new hyperparameter optimization techniques against the state of the art requires a set of benchmarks. Because such evaluations can be very expensive, early experiments are often performed using synthetic test functions rather than using real-world hyperparameter optimization problems. However, there can be a wide gap between the two kinds of problems. In this work, we introduce another option: cheap-to-evaluate surrogates of real hyperparameter optimization benchmarks that share the same hyper-parameter spaces and feature similar response surfaces. Specifically, we train regression models on data describing a machine learning algorithm’s performance under a wide range of hyperparameter con-figurations, and then cheaply evaluate hyperparameter optimization methods using the model’s performance predictions in lieu of the real algorithm. We evaluate the effectiveness for using a wide range of regression techniques to build these surrogate benchmarks, both in terms of how well they predict the performance of new configurations and of how much they affect the overall performance of hyperparame-ter optimizers. Overall, we found that surrogate benchmarks based on random forests performed best: for benchmarks with few hyperparam-eters they yielded almost perfect surrogates, and for benchmarks with more complex hyperparameter spaces they still yielded surrogates that were qualitatively similar to the real benchmarks they model. 1
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».