1. introduction hyperparameter tuning을 도와주는 open source framework 파이썬을 이용하여 최적화된 hyperparameter를 자동으로 찾아줌 큰 공간을 더욱 빠르고 효과적으로 찾아주는 최신 알고리즘인 bayesian optimization을 사용? hyperparameter search가 특별한 코드 수정없이도 쉽게 병렬화가 가능해서 대규모 탐색도 분산 머신으로 탐색할 수있는 방법을 제공 쉽게 디자인 되어 있어서 상당히 쉽게 사용가능함 2. 기본적인 사용방법 optimize하고 싶은 objective function을 정의함 trial.suggest_uniform, trial.suggest_int 등으로 탐색하고자 하는 값의 범위를 설정함 실제 search..
1. hyperparameter와 parameter의 차이? hyperparameter는 학습과정에서 control할 수 있는 parameter value를 의미하고 학습 전에 사람이 직접 설정해줘야함 parameter는 모델이 학습과정에서 자동으로 배워나가는 값 hyperparameter tuning이란 이러한 learning 알고리즘에서 hyperparameter를 최적화하는 과정임 2. hyperparameter optimization model system의 매커니즘에 영향을 줄 수 있는 여러 요소들 batch_size, learning rate, loss, k-fold, dropout, regularization, optimizer, hidden layer 종류는 많음 hyperparameter..
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