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アイテム
マルチGPU環境における機械学習ハイパーパラメータの自動チューニング(1)
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214634
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2146349fb328ef-ca3a-4f9b-a7e2-8adb0f2e9b32
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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Item type | National Convention(1) | |||||||||||||||||||
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公開日 | 2021-03-04 | |||||||||||||||||||
タイトル | ||||||||||||||||||||
タイトル | マルチGPU環境における機械学習ハイパーパラメータの自動チューニング(1) | |||||||||||||||||||
言語 | ||||||||||||||||||||
言語 | jpn | |||||||||||||||||||
キーワード | ||||||||||||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||||||||||||
主題 | コンピュータシステム | |||||||||||||||||||
資源タイプ | ||||||||||||||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||||||||||
資源タイプ | conference paper | |||||||||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||||||||
工学院大 | ||||||||||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||||||||
工学院大 | ||||||||||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||||||||
工学院大 | ||||||||||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||||||||
工学院大 | ||||||||||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||||||||
東京女子大 | ||||||||||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||||||||
名大 | ||||||||||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||||||||
名大 | ||||||||||||||||||||
著者名 |
多部田, 敏樹
× 多部田, 敏樹
× 藤家, 空太郎
× 藤井, 昭宏
× 田中, 輝雄
× 加藤, 由花
× 大島, 聡史
× 片桐, 孝洋
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論文抄録 | ||||||||||||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||||||
内容記述 | 我々は複数のパラメータを同時に推定する手法として,パラメータ空間における反復一次元探索を提案している.この手法はパラメータの組み合わせを自動的に選択し,その実行性能を実測,さらに別の組み合わせの選択を繰り返すことで探索を行う.この提案手法を機械学習プログラムに適用する.機械学習には複数のハイパーパラメータが存在し,適切なハイパーパラメータの組み合わせを推定するには時間がかかる.本研究は歩行者経路予測アプリケーションに用いる機械学習のハイパーパラメータについて適切な組み合わせを推定し,マルチGPU環境を利用して実測処理を並列化することで,約15日かかる推定が約12時間で完了することを示す. | |||||||||||||||||||
書誌レコードID | ||||||||||||||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||||||||
収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||||||||||||
書誌情報 |
第83回全国大会講演論文集 巻 2021, 号 1, p. 41-42, 発行日 2021-03-04 |
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出版者 | ||||||||||||||||||||
言語 | ja | |||||||||||||||||||
出版者 | 情報処理学会 |