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Bayesian optimization, hyperparameter optimization, SMAC3

文章概述

本文介绍了SMAC3，一个用于超参数优化的多功能贝叶斯优化包。SMAC3使用随机森林作为代理模型，并结合了多样性的BO和强化策略，如积极竞赛和多样性方法。实证比较表明，SMAC3在HPO任务中表现出色，并且在不同阶段都优于其他优化器。未来的展望包括整合局部BO方法以及进一步优化SMAC3的性能。

研究背景

本篇文章的研究背景是超参数优化（Hyperparameter Optimization，HPO）。在机器学习算法中，超参数的设置对算法的性能有着重要的影响。为了帮助用户确定适合其算法、数据集和应用的超参数配置，本文介绍了一个名为SMAC3的鲁棒且灵活的贝叶斯优化框架。SMAC3实现了多种贝叶斯优化方法，并提供了不同的接口，隐藏了不必要的复杂性，使其可以轻松应用于不同的HPO任务。SMAC3已经成功应用于一些自动机器学习工具和竞赛中，证明了它作为一个有用的工具在学术研究之外的价值。

研究思路

本研究的研究思路是解决机器学习算法中的超参数优化问题。超参数的设置对于算法在给定数据集上的性能有着重要影响。为了帮助用户确定适合其算法、数据集和应用的超参数配置，本研究提出了一个名为SMAC3的鲁棒且灵活的贝叶斯优化框架。该框架可以在少数几次评估中改善算法的性能。SMAC3提供了多个界面和预设，适用于不同的使用场景，例如优化超参数、解决低维连续全局优化问题以及配置算法以在多个问题实例上表现良好。SMAC3还支持并行化技术，并具有模块化设计，可以灵活地组合不同的模块。用户只需定义一个场景，包括配置空间和选择一个预设，即可使用SMAC3进行超参数优化。

通过实证比较，本研究证明了SMAC3在超参数优化任务中的性能优势。与随机搜索、Hyperband、Dragonfly和BOHB等方法相比，SMAC3在多样性和效率方面表现出色。此外，本研究还提到了SMAC3在HPOBench基准测试中的成功应用，并与其他自动机器学习工具相结合，展示了其在实际应用中的价值。

未来的展望包括进一步整合局部贝叶斯优化方法，以更好地利用问题的局部结构。此外，本研究还提供了易于使用的API和界面，但选择适合的超参数优化方法仍然是一个开放的问题，因此可以进一步研究如何选择最适合特定任务的优化器。