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  5. Pythonで学ぶDeep Reinforcement Learning

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exercise

Optuna を触ってみましょう

Optuna を使って、シンプルな関数のハイパーパラメータを最適化します。

実務では、評価にコストや時間がかかる目的関数を最適化することが多いです。そのため、できるだけ少ない試行回数で妥当なハイパーパラメータを見つけたいはずです。

ここでは利便性のため、ほぼ瞬時に評価できるあらかじめ用意した目的関数を使います。

$$f(x,y) = 2*(1-x)^2 + (y-x)^2$$

metric() 関数は実行環境に定義されています。

この演習では、x と y が最適化するハイパーパラメータです。

Instruktioner 1 / 3

undefined XP
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  • ハイパーパラメータ x と y を、-5 から 5 まで一様に変化可能な float として宣言してください。