Co je to Optuna a jaké má pruners?

Optuna je knihovna pro automatickou optimalizaci hyperparametrů (HPO) v úlohách strojového učení. Umožňuje efektivně hledat nejlepší parametry modelů pomocí metod bayesovské optimalizace a dalších strategií.

Pruners v Optuna jsou mechanismy, které přerušují (odstraňují) neúspěšné nebo málo slibné pokusy (trials) v raných fázích, aby ušetřily výpočetní zdroje. Analyzují mezivýsledky a rozhodují, zda má smysl pokračovat v tréninku.

Hlavní pruners v Optuna:

• MedianPruner — zastavuje pokusy, pokud jejich mezivýsledky jsou horší než medián ostatních pokusů ve stejné fázi.
• PercentilePruner — přerušuje pokusy, pokud jejich výsledky jsou horší než stanovený percentil.
• SuccessiveHalvingPruner — implementuje strategii sekvenčního snižování počtu pokusů, ponechávající pouze ty nejlepší.
• HyperbandPruner — rozšíření SuccessiveHalving s adaptivním řízením zdrojů.

Použití pruners pomáhá urychlit proces optimalizace tím, že se zaměřuje na nejperspektivnější konfigurace.