Bygga effektiv optimering heuristik är en utmanande uppgift som ofta tar utvecklare flera månader om inte år att slutföra. Prediktiv modellering har nyligen kommit fram som en lovande lösning, automatiskt bygga heuristik från träningsdata. Att få dessa uppgifter kan dock ta månader per plattform. Detta blir ett allt mer kritiskt problem och om ingen lösning hittas kommer vi att lämnas med föråldrade heuristiker som inte kan utvinna de bästa prestanda från moderna maskiner. I detta arbete presenterar vi en lågkostnadsprediktiv modelleringsmetod för automatisk heuristisk konstruktion som avsevärt minskar denna träning overhead. Vanligtvis vid handledd inlärning väljs utbildningsinstanserna slumpmässigt ut för att utvärdera oavsett hur mycket användbar information de bär med sig. Detta slösar bort ansträngningar på delar av utrymmet som inte bidrar mycket till kvaliteten på den producerade heurismen. Vår strategi, å andra sidan, använder aktivt lärande för att välja och bara fokusera på de mest användbara utbildningsexempel. Vi demonstrerar denna teknik genom att automatiskt konstruera en modell för att bestämma vilken enhet som ska köra fyra parallella program med olika problemdimensioner för ett representativt Cpu-Gpu-baserat heterogent system. Vår metodik är anmärkningsvärt enkel och ändå effektiv, vilket gör den till en stark kandidat för bred adoption. Vid hög klassificeringsnoggrannhet är den genomsnittliga inlärningshastigheten 3x jämfört med den senaste tekniken.
Ogilvie m.fl. presentera en billig, online prediktiv algoritm för att välja träningsprover genom att bygga heuristik och minska utbildningen overhead REF.
Fast automatic heuristic construction using active learning
{'venue': 'LCPC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}