Bayesian Optimization is a popular tool for tuning algorithms in automatic machine learning (AutoML) systems. Current state-of-the-art methods leverage Random Forests or Gaussian processes to build a surrogate model that predicts algorithm performance given a certain set of hyperparameter settings. In this paper, we propose a new surrogate model based on gradient boosting, where we use quantile regression to provide optimistic estimates of the performance of an unobserved hyperparameter setting, and combine this with a distance metric between unobserved and observed hyperparameter settings to help regulate exploration. We demonstrate empirically that the new method is able to outperform some state-of-the art techniques across a reasonable sized set of classification problems.


翻译:Bayesian 优化是自动机器学习(AutomL)系统中调控算法的流行工具。 目前的最新方法利用随机森林或高森进程来建立替代模型,根据一定的超参数设置来预测算法性能。 在本文中,我们提出了一个基于梯度推增的新的代用模型,我们利用四分位回归来提供未观测到的超参数设置的性能的乐观估计,并结合未观测到和观测到的超参数设置之间的距离测量,以帮助调节勘探。我们从经验上证明,新方法能够超越一些合理的分类问题,超越某些最新技术。

0
下载
关闭预览

相关内容

在贝叶斯统计中,超参数是先验分布的参数; 该术语用于将它们与所分析的基础系统的模型参数区分开。
剑桥大学《数据科学: 原理与实践》课程,附PPT下载
专知会员服务
49+阅读 · 2021年1月20日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年9月7日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
193+阅读 · 2019年10月10日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
Arxiv
5+阅读 · 2017年12月14日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员