Краткое содержание

arXiv:2505.05226v2 Объявление Тип: замена Аннотация: Combined Algorithm Selection and Hyperparameter optimization (CASH) представляет собой сложную задачу распределения ресурсов в области AutoML. Мы предлагаем MaxUCB, метод типа "максимум k-armed bandit", для балансировки между исследованием различных классов моделей и проведением оптимизации гиперпараметров. MaxUCB специально разработан для легких хвостов и ограниченных распределений вознаграждений, возникающих в этой среде, и, следовательно, обеспечивает более эффективную альтернативу по сравнению с классическими методами типа "максимум k-armed bandit", предполагающими тяжелые хвосты распределений вознаграждений. Мы теоретически и эмпирически оцениваем наш метод на четырех стандартных бенчмарках AutoML, демонстрируя превосходную производительность по сравнению с предыдущими подходами. Наш код и данные доступны по адресу https://github.com/amirbalef/CASH_with_Bandits