Šta je Optuna i koji su mu pruners?

Optuna je biblioteka za automatsku optimizaciju hiperparametara (HPO) u zadacima mašinskog učenja. Omogućava efikasno traženje najboljih parametara modela pomoću metoda bayesovske optimizacije i drugih strategija.

Pruners u Optuni su mehanizmi koji prekidaju (odbijaju) neuspešne ili malo obećavajuće pokušaje (trials) u ranim fazama, kako bi uštedeli računarske resurse. Analiziraju međuzbrojne rezultate i odlučuju da li vredi nastaviti obuku.

Glavni pruners u Optuni:

• MedianPruner — zaustavlja pokušaje ako su njihovi međuzbrojni rezultati lošiji od medijane drugih pokušaja na istoj fazi.
• PercentilePruner — prekida pokušaje ako su njihovi rezultati lošiji od određenog percentila.
• SuccessiveHalvingPruner — implementira strategiju sekvencijalnog smanjenja broja pokušaja, ostavljajući samo najbolje.
• HyperbandPruner — proširenje SuccessiveHalving sa adaptivnim upravljanjem resursima.

Korišćenje pruners pomaže u ubrzavanju procesa optimizacije fokusiranjem na najperspektivnije konfiguracije.