Sep, 2019

可传递的神经过程用于超参数优化

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TL;DR本文提出一种基于迁移学习的自动超参数优化算法：Transfer Neural Processes (TNP)，将历史优化实验的知识转移应用到当前优化任务中，该算法在广泛的 OpenML 数据集和三个计算机视觉数据集上实现了前沿性能。
发现论文，激发创造
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    Mar, 2020

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    Jul, 2021

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    Sep, 2022

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    Aug, 2019

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    Feb, 2018

  • 服从命令：引入有序转移超参数优化

    本文提出一种有序转移超参数优化 (OTHPO) 的方法，用于超参数优化的转移学习，其中任务遵循顺序顺序。通过在共计十个样本上进行的实验表明，该方法优于现有方法，我们开源数据集以促进有关有序超参数优化的未来研究。

    Jun, 2023

  • HPO-B: 基于 OpenML 的黑盒超参数优化大规模可复现基准测试

    提出了一个新的基准 HPO-B，该基准从 OpenML 存储库中组装和预处理，由 176 个搜索空间和 196 个数据集组成，旨在解决机器学习中的超参数优化问题，并使黑盒 HPO 方法在公平和快速的比较中具有可重复性。

    Jun, 2021