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Romain Claret

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TOOL · CL_244587 · Aug 31 · 22:39

ES-HyperNEAT 超参数优化在 MNIST 上显示出可迁移性

研究人员使用基于树的 Parzen 估计器 (TPE) 方法研究了 ES-HyperNEAT 算法的超参数优化。将其应用于 MNIST 分类任务，TPE 成功导航了超过 30 亿种潜在组合，实现了 29.00% 的准确率，并且比之前的研究使用了更少的代数和更小的种群规模。优化后的超参数在 Fashion-MNIST 数据集上表现出可迁移性，尽管它们在更简单的逻辑运算上的有效性有限。