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连续减半法
一种渐进式淘汰方法,在每次迭代中将配置数量减半,同时为已识别出的性能最佳的配置分配更多资源。
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动态资源分配
一种自适应策略,在优化过程中根据观察到的超参数配置的性能来分配计算预算。
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计算预算
分配给超参数优化的可用总计算资源,以迭代次数、训练轮数或处理器时间来定义。
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早期淘汰
一种提前停止评估表现不佳的配置以节省计算资源的机制。
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ASHA
异步连续减半算法,它以异步方式实现连续减半,以在并行架构上最大化资源利用率。
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多保真度优化
一种使用质量较低但速度更快的近似,以便在完整评估前快速评估配置的方法。
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超参数配置
分配给机器学习模型超参数的一组特定值,定义了待评估的独立配置。
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分组淘汰
Hyperband中的一种分阶段淘汰过程,其中多个具有不同初始资源分配的分组(bracket)并行执行。
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资源分配策略
确定优化过程中计算预算在超参数配置之间分配的策略。
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超参数空间探索
在超参数空间中进行系统性搜索,以根据定义的性能指标识别最优配置的过程。
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基于性能的剪枝
基于配置相对于阈值或已观察到的最佳配置的性能,来剪枝这些配置的技术。
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计算效率
衡量优化算法利用可用资源寻找高性能配置的效率的度量。
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配置保真度
用于评估超参数配置的精度或质量级别,对于最佳配置会逐步提高。
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自适应资源分配
一种根据优化期间观察到的性能趋势动态调整资源分配的机制。
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