頑健で効率的なオンライン自動チューニングのための統計モデル(HPC-7:自動チューニングII,2008年並列/分散/協調処理に関する『佐賀』サマー・ワークショップ(SWoPP佐賀2008))
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概要
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自動チューニングでは,プログラムに組み込まれた論理に従って実験・データ解析とチューニングが行われる,このためプログラマが暗黙のうちに想定している状況に一致しているかどうか確認する手段がない.従って,自動チューニングのための実験計画・データ解析・最適化では,プログラマの仮定が間違っていても最適解に到達しうる頑健さを,プログラマの仮定が正しかった場合には効率的に最適に到達する効率性とともに備えるべきである.本稿ではオンライン自動チューニングのためのBayes逐次実験計画に用いられる正規分布モデル・線形モデルに関して,これらの視点で検討を行う.
- 2008-07-29
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