動手實作 Optuna
使用 Optuna 來最佳化一個簡單函式的超參數。
在實務上，你會想要最佳化一個評估成本高或耗時的目標函式。因此，你希望在儘可能少的試行次數內找到合適的超參數。
為了方便，你會改用一個預先定義、且幾乎可以即時評估的目標函式：
$$f(x,y) = 2*(1-x)^2 + (y-x)^2$$
環境中已定義 metric() 函式。
在此練習中，x 與 y 是你要最佳化的超參數。
本練習屬於課程
Python 的深度強化學習
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
study = optuna.create_study()
def objective(trial: optuna.Trial):
# Declare hyperparameters x and y as uniform
x = ____
y = ____
value = metric(x, y)
return value