Thực hành với Optuna
Dùng Optuna để tối ưu siêu tham số của một hàm đơn giản.
Trong thực tế, bạn sẽ muốn tối ưu một hàm mục tiêu tốn kém hoặc mất nhiều thời gian để đánh giá. Vì vậy, bạn muốn tìm được bộ siêu tham số hợp lý với số lần thử ít nhất có thể.
Để tiện lợi, ở đây bạn sẽ dùng một hàm mục tiêu được định nghĩa sẵn có thể đánh giá gần như tức thời:
$$f(x,y) = 2*(1-x)^2 + (y-x)^2$$
Hàm metric() đã được định nghĩa trong môi trường của bạn.
Trong bài này, x và y là các siêu tham số mà bạn sẽ tối ưu.
Bài tập này là một phần của khóa học
Deep Reinforcement Learning bằng Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
study = optuna.create_study()
def objective(trial: optuna.Trial):
# Declare hyperparameters x and y as uniform
x = ____
y = ____
value = metric(x, y)
return value