ブラックボックス調整からハイパーパラメータ相互作用分析によるガイド付き最適化へ

この記事は、ArXivから引用されており、研究論文である可能性が高いです。タイトルは、機械学習モデルの調整プロセスを改善することに焦点を当てていることを示唆しており、特に「ブラックボックス」手法から、より情報に基づいたガイド付きのアプローチへの移行を示唆しています。核心的なアイデアは、異なるハイパーパラメータがどのように相互作用してモデルのパフォーマンスを最適化するかを理解することにあるようです。