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新框架在量子退火器上自动调优 SVM
本文介绍了一种新颖的框架,用于优化在量子启发式退火器上使用二次无约束二元优化 (QUBO) 模型的支持向量机 (SVM)。该框架采用 Optuna 进行自动调优,处理与数值表示、核几何和约束惩罚相关的参数。该方法在 Fixstars Amplify 退火引擎、Toshiba SQBM+ 和 Fujitsu Digital Annealer 上进行了测试,在具有不同标签噪声水平的分类任务上,与传统的网格搜索相比,平均准确率提高了 0.8…
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新方法优化易崩溃搜索空间中的机器学习部署
研究人员开发了一种名为热预算退火(TBA)的新方法,用于优化在挑战性环境中部署的机器学习模型。该方法解决了许多配置崩溃或违反约束的问题,这是层级搜索空间中常见的问题。TBA首先探索可行区域,然后使用模型指导的优化,并结合试用超时和子空间黑名单等机制来处理硬件故障。该方法在合成基准测试和实际GPU部署上进行了测试,显示出改进的模型发现能力并减少了资源浪费。