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English(EN) Hyperparameter tuning approach question [R]

用户寻求对大型细胞分类数据集进行高效超参数调优

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

r/MachineLearning 上的一位用户正在寻求关于如何对包含 430 万个细胞和 512 个特征的大型数据集进行高效超参数调优的建议。该数据集不平衡，用户希望实现上下文老虎机来增强训练，但即使进行了子采样，标准的超参数调优方法也过于耗时。他们正在探索 Optuna 的替代方案，并寻找相关文献或类似经验来解决这一瓶颈。 AI

影响 此查询突显了将机器学习应用于大型数据集时面临的实际挑战，特别是在超参数调优的计算效率方面。

排序理由 用户正在就机器学习中的技术挑战提出问题，而不是宣布新进展。

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用户寻求对大型细胞分类数据集进行高效超参数调优

报道来源 [1]

  1. r/MachineLearning TIER_1 English(EN) · /u/Beautiful-Expert-156 ·

    超参数调优方法问题 [R]

    <!-- SC_OFF --><div class="md"><p>I am doing some work with cell type classification, where I have 4.3 million cells and 512 features (condensed embeddings from the encoder of a transformer).</p> <p>The broader goal is to implement a contextual bandit for augmenting the training …

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