Analysis of Open-Source Hyperparameter Optimization Software Trends

Lee, Yo-Seob; Moon, Phil-Joo

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자료유형: 학술저널

저자정보: Lee, Yo-Seob (School of ICT Convergence, Pyeongtaek University) Moon, Phil-Joo (Dept. of Information & Communication, Pyeongtaek University)

저널정보: (사)국제문화기술진흥원 The International journal of advanced culture technology The International journal of advanced culture technology 제7권 제4호

발행연도: 2019.1

수록면: 56 - 62 (7page)

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Recently, research using artificial neural networks has further expanded the field of neural network optimization and automatic structuring from improving inference accuracy. The performance of the machine learning algorithm depends on how the hyperparameters are configured. Open-source hyperparameter optimization software can be an important step forward in improving the performance of machine learning algorithms. In this paper, we review open-source hyperparameter optimization softwares.

#Hyperparameter Optimization #Machine Learning #Deep Learning #AutoML

참고문헌 (16)

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Yonghyuk Moon / 2019 / Recent Research & Development Trends in Automated Machine Learning / Electronics and Telecommunications Trends 34(4):32~42

F. Hutter / 2019 / The Springer Series on Challenges in Machine Learning

Hyperparameter Optimization

Claesen, Marc / Hyperparameter Search in Machine Learning

Hyperparameter

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이 논문의 저자 정보

Lee, Yo-Seob

소속기관 School of ICT Convergence, Pyeongtaek University

주요연구분야 복합학 > 과학기술학

논문수 3 이용수 10

Moon, Phil-Joo

소속기관 Dept. of Information & Communication, Pyeongtaek University

주요연구분야 복합학 > 과학기술학

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