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hal-00642998, version 1

Algorithms for Hyper-Parameter Optimization

James Bergstra 1, R. Bardenet 23, Yoshua Bengio 4, Balázs Kégl (, http://users.web.lal.in2p3.fr/kegl) 235

25th Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2011) 24 (2011)

Résumé : Several recent advances to the state of the art in image classification benchmarks have come from better configurations of existing techniques rather than novel ap- proaches to feature learning. Traditionally, hyper-parameter optimization has been the job of humans because they can be very efficient in regimes where only a few trials are possible. Presently, computer clusters and GPU processors make it pos- sible to run more trials and we show that algorithmic approaches can find better results. We present hyper-parameter optimization results on tasks of training neu- ral networks and deep belief networks (DBNs). We optimize hyper-parameters using random search and two new greedy sequential methods based on the ex- pected improvement criterion. Random search has been shown to be sufficiently efficient for learning neural networks for several datasets, but we show it is unreli- able for training DBNs. The sequential algorithms are applied to the most difficult DBN learning problems from [1] and find significantly better results than the best previously reported. This work contributes novel techniques for making response surface models P(y|x) in which many elements of hyper-parameter assignment (x) are known to be irrelevant given particular values of other elements.

  • Domaine : Informatique/Apprentissage
  • Référence interne : LAL 11-308
 
  • hal-00642998, version 1
  • oai:hal.inria.fr:hal-00642998
  • Contributeur : 
  • Soumis le : Dimanche 20 Novembre 2011, 22:39:52
  • Dernière modification le : Jeudi 23 Janvier 2014, 16:38:45
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