
Optuna
ハイパーパラメータ自動最適化フレームワーク
Overview

Pythonで書かれたハイパーパラメータ自動最適化フレームワークOptuna™は、様々な機械学習ソフトウェアと一緒に使用することで、アルゴリズムの挙動制御やモデルの精度向上につながる最適なハイパーパラメータを発見するための試行錯誤を自動化することができます。PFNが2018年12月にオープンソースとして公開して以来、多くの外部コントリビュータが参加して活発に開発が進められています。
Optunaは、Preferred Roboticsの自律移動ロボット「カチャカ」の性能向上や、材料探索向け汎用原子レベルシミュレータMatlantis™と組み合わせた結晶構造探索のほか、様々な製品やプロジェクトに活用されています。
Features

Define-by-Run スタイルの API

学習曲線を用いた試行の枝刈り

並列分散最適化
Optuna: A Define by Run Hyperparameter Optimization Framework | SciPy 2019