HyperQ-Opt: Q-learning for Hyperparameter Optimization

要約

ハイパーパラメータ最適化 (HPO) は、機械学習モデルのパフォーマンスを向上させるために重要ですが、多くの場合、大きなパラメータ空間にわたる計算集約的な検索が必要になります。
グリッド検索やランダム検索などの従来のアプローチには非効率性と限られたスケーラビリティの問題がある一方、逐次モデルベースのベイジアン最適化 (SMBO) などのサロゲート モデルはヒューリスティック予測に大きく依存しており、次善の結果につながる可能性があります。
この論文は、HPO を逐次意思決定問題として定式化し、強化学習手法である Q ラーニングを活用してハイパーパラメータを最適化することにより、HPO に関する新しい視点を提示します。
この研究では、H.S. の作品を調査します。
ジョマーら。
Qi らは、HPO をマルコフ決定プロセス (MDP) としてモデル化し、Q 学習を利用してハイパーパラメータ設定を反復的に調整します。
このアプローチは、限られた試行回数内で最適または最適に近い構成を見つける能力について評価され、強化学習が従来の方法を上回る可能性を示しています。
さらに、この論文は、離散検索空間の制限やヒューリスティック ポリシーへの依存など、既存の定式化における研究のギャップを特定し、将来の調査への道を提案します。
この取り組みは、ポリシーベースの最適化にパラダイムを移行することにより、スケーラブルで効率的な機械学習アプリケーションのための HPO 手法の進歩に貢献します。

要約(オリジナル)

Hyperparameter optimization (HPO) is critical for enhancing the performance of machine learning models, yet it often involves a computationally intensive search across a large parameter space. Traditional approaches such as Grid Search and Random Search suffer from inefficiency and limited scalability, while surrogate models like Sequential Model-based Bayesian Optimization (SMBO) rely heavily on heuristic predictions that can lead to suboptimal results. This paper presents a novel perspective on HPO by formulating it as a sequential decision-making problem and leveraging Q-learning, a reinforcement learning technique, to optimize hyperparameters. The study explores the works of H.S. Jomaa et al. and Qi et al., which model HPO as a Markov Decision Process (MDP) and utilize Q-learning to iteratively refine hyperparameter settings. The approaches are evaluated for their ability to find optimal or near-optimal configurations within a limited number of trials, demonstrating the potential of reinforcement learning to outperform conventional methods. Additionally, this paper identifies research gaps in existing formulations, including the limitations of discrete search spaces and reliance on heuristic policies, and suggests avenues for future exploration. By shifting the paradigm toward policy-based optimization, this work contributes to advancing HPO methods for scalable and efficient machine learning applications.

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