BriefGPT - AI 论文速递
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用于 HPO 基准测试的 LMEMs 的事后分析
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新的超参数优化方法HomOpt，使用基于广义加法模型（GAM）替代与同伦优化结合的数据驱动方法。该方法在连续、离散和分类域空间上提高了现有方法的性能和效果，并在多个优化技术应用中展示了改进性能。
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关键要点
- 提出了一种新的超参数优化方法HomOpt。
- HomOpt使用基于广义加法模型（GAM）替代与同伦优化结合的数据驱动方法。
- 该方法提高了现有方法在连续、离散和分类域空间上的性能和效果。
- HomOpt在多个优化技术应用中展示了改进性能，包括随机搜索、TPE、贝叶斯和SMAC。
- 该方法在许多标准机器学习基准和具有挑战性的开集识别任务中表现出色。
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