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Far-HO公司

swMATH ID: 25680
软件作者: 卢卡·弗朗切斯基(Luca Franceschi);里卡多·格雷齐;马西米利亚诺·蓬蒂尔;萨维里奥·萨尔佐;保罗·弗雷斯科尼
描述: Far-HO:用于超参数优化和元学习的双层编程包。在(Franceschi等人,2018)中,我们提出了一个基于双层规划的统一数学框架,其中包括基于梯度的超参数优化和元学习。我们给出了内目标迭代求解问题的近似形式,并给出了保证收敛到精确问题的充分条件。在这项工作中,我们展示了如何优化学习速度,自动权衡单个示例的损失,并使用Far-HO学习超分辨率表达,Far-HO是一个基于流行的深度学习框架TensorFlow的软件包,可以无缝地解决HO和ML问题。
主页: https://arxiv.org/abs/1806.04941
关键词: arXiv_发布;机器学习;超参数优化;后设学习;双层规划;优化;深度学习
相关软件: TensorFlow公司
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标准条款

1出版物描述软件 年份
Far-HO:一个用于超参数优化和元学习的双层规划包arXiv公司
卢卡·弗朗切斯基(Luca Franceschi);里卡多·格拉齐;马西米利亚诺·蓬蒂尔;萨维里奥·萨尔佐;保罗·弗雷斯科尼
2018