ゼロコストベンチマークでの非同期多信頼性最適化の高速ベンチマーキング

Core Concepts

深層学習のハイパーパラメータ最適化を効率的に行うためのPythonパッケージを導入し、従来手法に比べて1000倍以上の高速化を実現。

Abstract

深層学習の成功はハイパーパラメータ（HP）の厳密な選択に依存しており、HP最適化（HPO）は時間とエネルギーがかかる。しかし、ゼロコストベンチマークは並列セットアップでは不十分であり、各ワーカーが正確な評価を返すために待機する必要がある。この問題に対処するため、ファイルシステム内の情報を基に正確な返却順序を計算し、長い待ち時間を排除してHPO評価を大幅に高速化するアプローチが紹介されています。さらに、6つの人気HPOライブラリとの実験で、従来手法と比較して1000倍以上のスピードアップが実現されました。

Stats

1000倍以上
6つの人気HPOライブラリ

Quotes

"While zero-cost benchmarks reduce energy usage and runtime in many cases, they may not benefit easily in experiments considering runtimes between parallel workers."
"Our package can achieve over 1000x speedup compared to a traditional approach."
"Our wrapper successfully replicates the results obtained by the naïve simulation."

Key Insights Distilled From

Fast Benchmarking of Asynchronous Multi-Fidelity Optimization on Zero-Cost Benchmarks

by Shuhei Watan... at arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.01888.pdf

Deeper Inquiries

どうやってこの新しいアプローチが他のHPO方法と比較して優れていると考えられますか？

この新しいアプローチは、並列処理におけるランタイム削減を実現する点で他のHPO方法と比較して優れています。従来の手法では各ワーカーが実際のランタイム待ちを行う必要がありましたが、本アプローチではファイルシステムを介した情報共有により待ち時間なしで正確な順序を維持しつつ結果を返すことが可能です。これにより、非常に高速なHPO評価が可能となりました。