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Otimização de hiperparâmetros de modelos machine learning com BarySearch. (2020)

  • Authors:
  • Autor USP: PELLICER, LUCAS FRANCISCO AMARAL OROSCO - EP
  • Unidade: EP
  • Sigla do Departamento: PTC
  • Subjects: COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA; HIBRIDIZAÇÃO; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
  • Language: Português
  • Abstract: Obter bons desempenhos de modelos de aprendizado de máquina geralmente requer que os hiperparâmetros sejam ajustados. Entretanto, é complicado encontrar uma função matemática bem definida entre os valores do hiperparâmetro e o desempenho do modelo. A coleta de valores de desempenho do modelo é cara e ainda o comportamento das funções de desempenho tende a ser imprevisível, com muitas regiões de oscilação ou mesmo regiões descontínuas. Além disso os hiperparâmetros podem ser contínuos, discretos, categóricos ou condicionais, o que torna o problema de ajuste de hiperparâmetros complexo. Muitas técnicas foram desenvolvidas para solucionar esse problema. Neste trabalho, é apresentada a técnica BarySearch: um método livre de derivação com baixo custo computacional. Essa técnica apresenta um bom compromisso entre resultado e esforço de execução. O BarySearch utiliza do método do baricentro já utilizado em sintonização de controladores. O método apresenta características de convergências interessantes e pode comportar similar a um gradiente descendente ou métodos evolucionários sob suposições razoáveis.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 13.05.2020
  • Acesso à fonte
    How to cite
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    • ABNT

      PELLICER, Lucas Francisco Amaral Orosco. Otimização de hiperparâmetros de modelos machine learning com BarySearch. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3139/tde-31032021-163248/. Acesso em: 30 abr. 2024.
    • APA

      Pellicer, L. F. A. O. (2020). Otimização de hiperparâmetros de modelos machine learning com BarySearch. (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3139/tde-31032021-163248/
    • NLM

      Pellicer LFAO. Otimização de hiperparâmetros de modelos machine learning com BarySearch. [Internet]. 2020 ;[citado 2024 abr. 30 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3139/tde-31032021-163248/
    • Vancouver

      Pellicer LFAO. Otimização de hiperparâmetros de modelos machine learning com BarySearch. [Internet]. 2020 ;[citado 2024 abr. 30 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3139/tde-31032021-163248/


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