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「Amazon SageMaker Hyperband 自動モデルチューニングを使用して、分散トレーニングの収束問題を効果的に解決する」

最近の数年間は、ディープラーニングニューラルネットワーク（DNN）の驚異的な成長が見られていますこの成長は、より正確なモデルや生成型AIによる新たな可能性の開拓（自然言語を合成する大規模な言語モデル、テキストから画像を生成するものなど）に現れていますDNNのこれらの増加した機能は、巨大なモデルを持つことと引き換えに実現されています

Amazon SageMakerの自動モデルチューニングを使用したハイパーパラメータ最適化の高度なテクニックを探求してください

「高性能な機械学習（ML）ソリューションを作るためには、トレーニングパラメータであるハイパーパラメータを探索し最適化することが重要ですハイパーパラメータは、学習率、バッチサイズ、正規化の強度など、特定のモデルやタスクに応じて調整するためのつまみやダイヤルですハイパーパラメータの探索は、系統的に変化させながら行われます...」

「ハイパーパラメータのチューニングに関する包括的なガイド：高度な手法の探索」

機械学習において、ハイパーパラメータの調整はモデルの性能を向上させるために不可欠ですさまざまな高度な調整手法について探求しましょう

TensorFlowモデルのハイパーパラメータ調整にKeras Tunerを使用する

TensorFlowは非常に効率的であることができますが、適切なパラメータを見つけるプロセスは非常に疲れるし退屈になることがあります一方、適切なパラメータがなければそれほど素晴らしくはありません私の全ての…

ハイパーパラメータ最適化のためのトップツール/プラットフォーム2023年

ハイパーパラメータは、モデルの作成時にアルゴリズムの振る舞いを制御するために使用されるパラメータです。これらの要因は通常のトレーニングでは見つけることができません。モデルをトレーニングする前に、それらを割り当てる必要があります。最適なハイパーパラメータの組み合わせを選ぶプロセスは、機械学習におけるハイパーパラメータの最適化またはチューニングとして知られています。タスクに応じて利点と欠点を持つ、いくつかの自動最適化方法があります。ディープラーニングモデルの複雑さとともに、ハイパーパラメータの最適化のためのツールの数も増えています。ハイパーパラメータの最適化（HPO）には、オープンソースのツールとクラウドコンピューティングリソースに依存したサービスの2つの種類のツールキットが一般的にあります。以下に、MLモデルのハイパーパラメータ最適化に使用される主要なハイパーパラメータ最適化ライブラリとツールを示します。ベイズ最適化ベイジアン推論とガウス過程に基づいて構築されたPythonプログラムであるBayesianOptimisationは、ベイジアングローバル最適化を使用して、可能な限り少ない反復回数で未知の関数の最大値を見つけます。この方法は、探索と活用の適切なバランスを取ることが重要な高コスト関数の最適化に最適です。 GPyOpt GPyOptは、ベイジアン最適化のためのPythonオープンソースパッケージです。ガウス過程モデリングのためのPythonフレームワークであるGPyを使用して構築されています。このライブラリは、ウェットラボの実験、モデルと機械学習手法の自動セットアップなどを作成します。 Hyperopt Hyperoptは、条件付き、離散、および実数値の次元を含む検索空間上の直列および並列最適化に使用されるPythonモジュールです。ハイパーパラメータの最適化（モデル選択）を行いたいPythonユーザーに、並列化のための手法とインフラストラクチャを提供します。このライブラリでサポートされているベイジアン最適化の手法は、回帰木とガウス過程に基づいています。 Keras Tuner Keras Tunerモジュールを使用すると、機械学習モデルの理想的なハイパーパラメータを見つけることができます。コンピュータビジョン向けの2つのプリビルドカスタマイズ可能なプログラムであるHyperResNetとHyperXceptionがライブラリに含まれています。 Metric Optimisation Engine (MOE) Metric Optimisation Engine（MOE）は、最適な実験設計のためのオープンソースのブラックボックスベイジアングローバル最適化エンジンです。パラメータの評価に時間や費用がかかる場合、MOEはシステムのパラメータ最適化方法として有用です。A/Bテストを通じてシステムのクリックスルーや変換率を最大化したり、高コストのバッチジョブや機械学習予測手法のパラメータを調整したり、エンジニアリングシステムを設計したり、現実の実験の最適なパラメータを決定したりするなど、さまざまな問題に対応できます。 Optuna Optunaは、機械学習に優れた自動ハイパーパラメータ最適化のためのソフトウェアフレームワークです。ハイパーパラメータの検索空間を動的に構築するための命令的な定義によるユーザAPIを提供します。このフレームワークは、プラットフォームに依存しないアーキテクチャ、シンプルな並列化、Pythonicな検索空間のための多くのライブラリを提供します。…

TransformersとRay Tuneを使用したハイパーパラメータの検索

Anyscale チームの Richard Liaw によるゲストブログ投稿最先端の研究実装や数千ものトレーニング済みモデルへの簡単なアクセスが可能な Hugging Face transformers ライブラリは、自然言語処理の成功と成長において重要な存在となっています。良いパフォーマンスを達成するために、ほとんどのユーザーはパラメータのチューニングを行う必要があります。しかし、ほとんどの人はハイパーパラメータのチューニングを無視するか、小さな探索空間で簡素なグリッドサーチを行うことを選択します。しかし、簡単な実験でも高度なチューニング手法の利点を示すことができます。以下は、Hugging Face transformers の BERT モデルを RTE データセットで実行した最近の実験結果です。PBT のような遺伝的最適化手法は、標準的なハイパーパラメータ最適化手法と比較して大幅なパフォーマンス向上を提供できます。アルゴリズム最高の検証精度最高のテスト精度合計…

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