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機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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8404閲覧

Optuna 一般的な探索回数は何回でしょうか?

aheshiyu_tt

総合スコア11

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2020/11/20 05:47

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実現したいこと

Optunaにおいてパラメータを変更して探索する回数は一般的に何回が目安でしょうか.
もちろん,やればやるほど良いパラメータが見るかるとは思いますが,目安として最低でもこのくらいの回数は探索した方がよいという回数はありますか?

パラメータの種類は,エポック数や中間層の数,活性化関数の種類など,計5種類くらいでしょうか.
それぞれのパラメータ,特にエポック数は少ない数から多い数まで幅が広いため,パラメータの種類は少なくても探索回数は膨大になると思います.

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ベストアンサー

データやモデルや計算資源に依存するので、一般的な探索回数はありません!というのが答えです。

それだと寂しいので、「optuna "n_trials"」でググってみたところ、n_trials=100が多数派のようです。optunaのチュートリアルがそうなっているので、皆さんマネしているのかと思います。いくつにするべき、といった記述は見当たりませんでした。

とりあえずn_trials=100でまわしてみて、学習時間やらできたモデルの精度やらをもとに、上下調整するのかな、というアバウトな指針になります。

ちなみに、LightGBM Tunerもチュートリアルはn_trials=100ですが、LightGBMに特化した探索なので、生optunaのn_trials=100とは、まさに「モノが違う」でしょう。

投稿2020/11/22 01:59

toast-uz

総合スコア3266

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aheshiyu_tt

2020/11/27 02:16

たしかに100回というサイトは多く見かけました. とりあえず,100回で試してみてその後回数を上下させるという方法を採ろうと思います. ありがとうございました.
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