Leibniz University Hannover 发布 carps 数据集, 应用在 超参数优化、机器学习 领域

Leibniz University Hannover 本次发布的数据集 carps, carps是一个用于比较N个超参数优化器在M个基准任务上性能的基准框架。该框架提供了5个社区基准集合中的3336个任务和9个优化器家族的28个变体，是目前为止最大的用于评估和比较超参数优化方法的库。carps框架依赖于一个定制的轻量级接口，将优化器和基准任务连接起来，并具有一个分析管道，以促进在基准上评估优化器。为了解决开发和新方法比较时难以处理大量任务的问题，通过最小化子集在完整集合空间中的星形不一致性，获取一个具有代表性的任务子集。作为结果，提出了每个任务类型的10到30个多样化的任务子集，并包括重新计算子集的功能，以实现高效的评估。

查看carps

关于 Leibniz University Hannover , Leibniz University Hannover是位于德国汉诺威的一所大学，成立于1831年，是下萨克森州最大的科学机构之一，以自然科学家戈特弗里德·威廉·莱布尼茨的名字命名。该校在自然科学、工程学、教育学等领域有着卓越的研究成果。

关于 arXiv , arXiv 是一个免费分发服务和开放获取的学术文章档案库，涵盖了物理学、数学、计算机科学、定量生物学、定量金融、统计学、电气工程和系统科学以及经济学等领域。该网站上的材料并未经过 arXiv 的同行评审。