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基于Spark的深度神经网络超参数选择与自适应模型整定

基于Spark的深度神经网络超参数选择与自适应模型整定

poppy
/
发布于
/
2022
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在本文中,我们将讨论一种新的方法,利用Spark来探索广阔的超参数搜索空间,以根据目标服务质量(QoS)找到接近最优的配置。将讨论和比较几种超参数和网络体系结构搜索方法(例如,随机、基于树的Parzen、贝叶斯、增强学习……)。此外,我们将提出一个跨不同试验共享信息的框架和方法,提高搜索过程效率。
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