Что такое Optuna и какие у него pruners?

Optuna — это библиотека для автоматической оптимизации гиперпараметров (HPO) в задачах машинного обучения. Она позволяет эффективно искать лучшие параметры моделей с помощью методов байесовской оптимизации и других стратегий.

Pruners в Optuna — это механизмы, которые прерывают (отсекают) неудачные или малообещающие испытания (trials) на ранних этапах, чтобы сэкономить вычислительные ресурсы. Они анализируют промежуточные результаты и решают, стоит ли продолжать обучение.

Основные pruners в Optuna:

• MedianPruner — прекращает испытания, если их промежуточные результаты хуже медианы по другим испытаниям на том же шаге.
• PercentilePruner — прерывает испытания, если их результаты хуже заданного процентиля.
• SuccessiveHalvingPruner — реализует стратегию последовательного сокращения числа испытаний, оставляя только лучшие.
• HyperbandPruner — расширение SuccessiveHalving с адаптивным управлением ресурсами.

Использование pruners помогает ускорить процесс оптимизации, фокусируясь на наиболее перспективных конфигурациях.