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  3. Python으로 배우는 Deep Reinforcement Learning
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연습 문제

Optuna 실습

Optuna를 사용해 간단한 함수의 하이퍼파라미터를 최적화해 보세요.

실제 작업에서는 평가에 비용이 많이 들거나 시간이 오래 걸리는 목적 함수를 최적화하게 됩니다. 따라서 가능한 한 적은 시도로 합리적인 하이퍼파라미터를 찾는 것이 중요해요.

편의를 위해, 여기서는 거의 즉시 평가할 수 있는 사전 정의된 목적 함수를 사용하겠습니다:

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

metric() 함수는 실행 환경에 정의되어 있어요.

이 연습에서는 x와 y가 최적화할 하이퍼파라미터입니다.

지침 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • 하이퍼파라미터 x와 y를 -5에서 5까지 균등하게 변하도록 허용된 float로 선언하세요.