Alla tillräckligt komplexa system fungerar som en svart låda när det blir lättare att experimentera med än att förstå. Därför har optimering av svarta lådor blivit allt viktigare eftersom systemen har blivit mer komplexa. I detta papper beskriver vi Google Vizier, en Google-intern tjänst för att utföra Black-box optimering som har blivit de facto parameter inställning motor på Google. Google Vizier används för att optimera många av våra modeller för maskininlärning och andra system, och ger också kärnfunktioner till Googles molnmaskininlärning HyperTune delsystem. Vi diskuterar våra krav, infrastrukturdesign, underliggande algoritmer och avancerade funktioner som överföringsinlärning och automatiserade tidiga stopp som tjänsten tillhandahåller.
Dessutom introducerade REF Vizier, en tjänst för optimering av svarta lådor med stöd för flera stämmetoder och alternativ för tidig stoppning.
Google Vizier: A Service for Black-Box Optimization
{'venue': "KDD '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}