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新的 HPO 方法有望降低成本，AWS 详细介绍调优策略

研究人员开发了一种新的超参数优化 (HPO) 方法，该方法显著降低了训练大型机器学习模型相关的计算成本和能源消耗。该方法利用有关模型性能的先验信息来指导优化过程，提供了量化先验信息如何减少所需评估次数的理论界限。在基准测试上的实验表明，在保持解决方案质量的同时，预算减少高达 90%，为更高效、更可持续的 AutoML 实践奠定了基础。与此同时，AWS 正在详细介绍在其 Nova Forge 平台上进行有效超参数调优的策略，强调领域专业…