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Hyperband
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新方法优化 ES-HyperNEAT 训练，成本降低 41.6%
研究人员开发了一种数据驱动的方法，用于 ES-HyperNEAT（一种进化算法）的超参数配置的提前停止。该方法使用适应度轨迹的二元分类来识别网络性能何时停滞，从而减少计算浪费。所提出的规则在验证试验中达到了 0.872 的 F1 分数，保留了超过 90% 的成功试验，同时将计算成本降低了 41.6%，并证明比 Hyperband 更有效。
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新的HyperMC框架优化SGMCMC超参数
研究人员开发了HyperMC，一种用于优化随机梯度马尔可夫链蒙特卡洛（SGMCMC）方法中超参数的新颖框架。该方法利用多保真度调优策略，结合Hyperband风格的资源分配和核Stein差异（KSD）评估，以有效地探索超参数空间。在逻辑回归和贝叶斯神经网络等各种模型上的实验表明，与现有方法相比，HyperMC增强了后验近似和预测校准。
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新方法优化随机森林树的数量
研究人员开发了一种优化随机森林模型中树数量的新方法，解决了超参数调优中的一个常见挑战。他们的方法使用一种基于三元组的平台搜索算法，通过监测袋外分数（out-of-bag score）的变化来适应性地识别出接近最小的足够集成大小。与传统技术相比，该方法旨在提供更自动化和可解释的程序，实验表明，在基准数据集上，它选择的树数量可能少于常用启发式方法，但在某些高维生物信息学数据集上则更多。