- Hyper-Tune: Towards Efficient Hyper-parameter Tuning at Scale [40.4]
Hyper-Tuneは、効率的で堅牢な分散ハイパーパラメータチューニングフレームワークである。 最先端のBOHBとA-BOHBを比較し、それぞれ11.2倍と5.1倍のスピードアップを達成している。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Jan 2022 09:12:32 GMT)- GitHub – automl/HpBandSter: a distributed Hyperband implementation on Steroidsなどで利用可能なBOHB (Bayesian optimization (BO) and Hyperband (HB))よりも優れた性能を発揮するハイパーパラメータのチューニングフレームワークの提案。
- 著者が関わっているopen-box/README.md at master · PKU-DAIR/open-box · GitHubに実装される（されている？）と思われる。