用于在线 AutoML 的 ChaCha 算法
机器学习
2021-06-14 v2
摘要
我们提出 ChaCha（冠军-挑战者）算法，用于在线学习设置中超参数的在线选择。ChaCha 基于样本复杂度界，处理随时间确定冠军并调度一组“活跃”挑战者的过程。在由应用相关的预言机基于冠军将最优配置纳入考量后，它保证具有次线性遗憾。在经验上，我们表明 ChaCha 在针对特征化与超参数决策进行优化时，在广泛的数据集上提供了良好的性能。
引用
@article{arxiv.2106.04815,
title = {ChaCha for Online AutoML},
author = {Qingyun Wu and Chi Wang and John Langford and Paul Mineiro and Marco Rossi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.04815},
year = {2021}
}
备注
16 pages (including supplementary appendix). Appearing at ICML 2021