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Optuna: A Define-by-Run Hyperparameter Optimization Framework

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【講演資料】東工大で8/5-6開催の「第1回 ディープラーニング分散学習ハッカソン」で、PFNエンジニアの柳瀬利彦がTSUBAME3.0上でのOptunaの利用方法を紹介しました。

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https://bit.ly/t3-optuna Optuna A Define-by-Run Hyperparameter Optimization Framework 第1回 ディープラーニング分散ハッカソン@東工大 2019年8月5日 柳瀬 利彦, Preferred Networks
https://bit.ly/t3-optuna Materials • Optuna Tutorial • 公式Examples • 本ハッカソン向け Optuna Examples 2 https://bit.ly/t3-optuna
https://bit.ly/t3-optuna3
https://bit.ly/t3-optuna Hyperparameter Tuning First, I want to try this: • LR: 0.1 • Dropout: 0.5 … Done! Accuracy: 0.6 Trial 1 Then, How about this?: • LR: 0.01 • Dropout: 0.0 … Done! Accuracy: 0.5 Trial 2 So, I want to try this: • LR: 0.05 • Dropout: 0.3 … Done! Accuracy: 0.8 Trial 3 4
https://bit.ly/t3-optuna Hyperparameter Tuning First, I want to try this: • LR: 0.1 • Dropout: 0.5 … Done! Accuracy: 0.6 Trial 1 Then, How about this?: • LR: 0.01 • Dropout: 0.0 … Done! Accuracy: 0.5 Trial 2 So, I want to try this: • LR: 0.05 • Dropout: 0.3 … Done! Accuracy: 0.8 Trial 3 5
https://bit.ly/t3-optuna Quick Start
https://bit.ly/t3-optuna 環境構築 • Python 2.7, 3.5+ をサポート • TensorFlowでも使えます！ • Install Optuna by pip: $ pip install optuna 7
https://bit.ly/t3-optuna MNIST Training (Optunaなし) 8 MLPの構造を最適化!
https://bit.ly/t3-optuna9 1 2 3 3箇所変更 MNIST Training (Optunaあり)
https://bit.ly/t3-optuna10 1. 学習・評価ロジックを目的関数とし て定義．評価値をreturnする．
https://bit.ly/t3-optuna11 2. suggest() でハイパーパラメタを取得
https://bit.ly/t3-optuna12 3. Study は実験を管理するオブジェクト Study.optimize() でサーチ開始
https://bit.ly/t3-optuna Pandasで最適化結果を分析 13
https://bit.ly/t3-optuna ニューラルネットの最適化ポイント • ネットワークの形状 – CNNのカーネルサイズ trial.suggest_categorical(‘ksize’, [3, 5, 7]) – CNNのチャンネル数 trial.suggest_int(‘n_channels’, 2, 128) • 学習設定 – 学習率 trial.suggest_loguniform(‘lr’, 1e-9, 1e-1) – 正則化 trial.suggest_uniform(‘dropout_rate’, 0.0, 1.0) 14
https://bit.ly/t3-optuna Pruning
https://bit.ly/t3-optuna16 • 訓練の各イテレーションで: – report() と should_prune() を呼ぶ. Pruningの設定 Chainer, TFはExtensionを使うと1行で設定可 TF向けは@sfujiwaraさん制作！ 中間結果を報告. 枝刈りの判定.
https://bit.ly/t3-optuna • 見込みのなさそうなTrialを自動的に停止 • 例） Validationスコアが過去のTrialのMedianより悪ければ打ち 切る 17
https://bit.ly/t3-optuna 半分の時間で同等のエラー率 各地点でMedian値を基準 に，それより悪ければ止め る Median Pruning Banditベースのアルゴリズ ム枝刈りの間隔に特徴（指 数関数的に変化）. Successive Halving 18
https://bit.ly/t3-optuna Optimization of Distributed Deep Learning
https://bit.ly/t3-optuna Optunaの分散最適化機能 20
https://bit.ly/t3-optuna ほぼ線形にスケール 21
https://bit.ly/t3-optuna 分散深層学習（データ並列）のチューニング ChainerMN: ChainerMNStudyを使う Tensorflow + Horovod: MPIStudyを使う 22
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