스파이킹 신경망의 하이퍼파라미터 최적화는 새로운 최적화 알고리즘을 통해 더 효율적으로 수행될 수 있음을 보여준다.
최소 예산으로 최적의 하이퍼파라미터를 찾기 위해 in-context 학습 기반의 freeze-thaw 베이지안 최적화 기법을 제안한다.
확률적 경사 기반 접근법을 사용하여 깊은 신경망을 학습할 때 하이퍼파라미터 최적화를 위한 크로스 엔트로피 최적화 방법을 제시한다.