ハイパパラメータ最適化における識別精度向上と計算コストの定量評価

抄録

近年，深層学習の研究分野では，機械学習のシステム工程を自動化することを目的としたAutomated Machine Learning(AutoML)と呼ばれる研究が盛んに行われている．AutoMLの研究テーマの一つであるハイパパラメータ最適化は学習性能に大きな影響を与える．一方で，膨大な計算コストが必要になるため，実社会のシステムにパイパパラメータ最適化を導入する際，最適化によって得られる経済効果と導入に要する投資費用の費用対効果について議論する必要がある．本稿では，画像識別問題に対してパイパパラメータ最適化を行い，最適化によって得られる識別精度の向上と計算コストを明らかにする．さらに，最適化によって得られる識別精度の向上から経済効果を推定することで，画像識別問題に対するハイパパラメータ最適化の費用対効果を定量的に評価できる可能性を示す．