AI Platform Optimizer と HyperTune は、機械学習モデルのトレーニングを最適化するために Google Cloud AI Platform によって提供される XNUMX つの異なる機能です。 どちらもモデルのパフォーマンスを向上させることを目的としていますが、アプローチと機能が異なります。
AI Platform Optimizer は、ハイパーパラメータ空間を自動的に探索して、モデルのトレーニングに最適なハイパーパラメータのセットを見つける機能です。 ハイパーパラメーターは、学習率、バッチ サイズ、正則化の強度など、モデルの動作とパフォーマンスを決定する設定です。 AI Platform Optimizer は、ベイジアン最適化と呼ばれる手法を使用して、最適なハイパーパラメーターを効率的に検索します。
ベイジアン最適化は、ハイパーパラメーターに関するモデルのパフォーマンスを表す目的関数の確率モデルを構築することによって機能します。 このモデルは、評価する新しいハイパーパラメータのセットを提案するために使用されます。 モデルの評価と更新を繰り返すことで、AI Platform Optimizer は最適なハイパーパラメータのセットに徐々に収束します。 この自動化されたプロセスにより、手動のハイパーパラメータ調整に比べて時間と労力が節約されます。
一方、HyperTune は、ユーザーが手動でハイパーパラメータ調整を実行できる機能です。 これは、ハイパーパラメーター調整ジョブを定義して実行するためのフレームワークを提供し、異なるハイパーパラメーター構成を使用した複数のトレーニング実行が並行して実行されます。 HyperTune は、調整するハイパーパラメータ、その検索スペース、使用する検索アルゴリズムを柔軟に指定できます。
HyperTune を使用すると、ユーザーはハイパーパラメータ調整プロセスをより詳細に制御できるようになります。 値の範囲や個別のセットを指定するなど、各ハイパーパラメーターの検索空間を定義できます。 HyperTune は、グリッド検索、ランダム検索、より高度なベイジアン最適化など、さまざまな検索アルゴリズムをサポートしています。 ユーザーは、精度や平均二乗誤差など、最適化する目的の指標を指定することもできます。
AI Platform Optimizer はベイズ最適化を使用してハイパーパラメータ調整のプロセスを自動化し、HyperTune はより柔軟で制御性の高い手動ハイパーパラメータ調整用のフレームワークを提供します。
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