文件名称：bbo_challenge_starter_kit:应对Neurips 2020的黑匣子优化挑战的入门套件
文件大小：536KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-10 07:47:06
Python
黑匣子优化挑战 此回购包含针对的入门工具包。上传提交内容。 提交网站的开放时间为2020年7月10日至2020年10月15日。我们将在Beta测试阶段提早开放进行实践提交，但排行榜将于7月10日重置。 该基准站点由提供支持，并运行，该根据实际目标函数评估黑盒优化算法。它包括在真实数据集上调整标准机器学习模型的性能（验证集）。当前，所有问题都基于ML超参数调整任务。入门工具包中有一些示例问题，可以在本地运行，但是排行榜问题是秘密的。 排行榜是根据对隐藏（隐藏）目标函数的优化性能来确定的，优化器必须在其中无需人工干预即可运行。 在example_submissions中查看提交示例。这些示例当前包含子目录： hyperopt/ nevergrad/ opentuner/ pysot/ random_search/ skopt/ turbo/ 背景 是一种流行的样本有效方法，可对目标函数进行无
【文件预览】：
bbo_challenge_starter_kit-master
----prepare_upload.sh(952B)
----.secrets.baseline(638B)
----run_local.sh(1KB)
----input()
--------baseline-100-1.json(911KB)
--------baseline-15-1.json(157KB)
--------baseline-32-8.json(308KB)
--------baseline-16-8.json(166KB)
----environment.txt(2KB)
----.isort.cfg(104B)
----LICENSE(11KB)
----README.md(15KB)
----.pre-commit-config.yaml(2KB)
----example_submissions()
--------random-search()
--------hyperopt()
--------turbo()
--------opentuner()
--------skopt()
--------pysot()
--------nevergrad()
----.gitignore(2KB)