Algorithm parameters, in particular hyperparameters of machine learning algorithms, can substantially impact their performance. To support users in determining well-performing hyperparameter configurations for their algorithms, datasets and applications at hand, SMAC3 offers a robust and flexible framework for Bayesian Optimization, which can improve performance within a few evaluations. It offers several facades and pre-sets for typical use cases, such as optimizing hyperparameters, solving low dimensional continuous (artificial) global optimization problems and configuring algorithms to perform well across multiple problem instances. The SMAC3 package is available under a permissive BSD-license at https://github.com/automl/SMAC3.


翻译:SMAC3为Bayesian Optimization提供了一个强有力和灵活的框架,可在一些评价中提高性能,为典型使用案例提供若干外观和预设,如优化超光谱、解决低维连续(人工)全球优化问题和配置算法,以便在多个问题案例中运行良好。 SMAC3软件包可在https://github.com/autooml/SMAC3的许可 BSD-license下查阅。

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