サブサンプリングを利用した探索領域の限定による機械学習のハイパーパラメータ調整

摘要

データ分析を自動化するための要素技術として機械学習のハイパーパラメータの自動調整があり、効率的に探索する手法が近年提案されている。本研究では、学習アルゴリズムが与えられたときのハイパーパラメータの調整において、サブサンプリングによって小さいサンプルから徐々に大きくしながら、精度により探索領域を限定する手法と、時間がかかりすぎる学習を打ち切るための制限時間を決定する手法からなる枠組みを提案する。