@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00214634,
 author = {多部田, 敏樹 and 藤家, 空太郎 and 藤井, 昭宏 and 田中, 輝雄 and 加藤, 由花 and 大島, 聡史 and 片桐, 孝洋},
 book = {第83回全国大会講演論文集},
 issue = {1},
 month = {Mar},
 note = {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．},
 pages = {41--42},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {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）},
 volume = {2021},
 year = {2021}
}