Prestanda av maskininlärning algoritmer beror kritiskt på att identifiera en bra uppsättning av hyperparametrar. Även om nuvarande metoder erbjuder effektivitet genom att anpassa sig till nya konfigurationer för att träna, är en alternativ strategi att anpassa resurserna till de valda konfigurationerna. Vi formulerar hyperparameteroptimering som en ren-exploration non-stochastic oändligt många beväpnade bandit problem där tilldelning av ytterligare resurser till en arm motsvarar utbildning en konfiguration på större delmängder av data. Vi introducerar HYPERBAND för detta ramverk och analyserar dess teoretiska egenskaper, vilket ger flera önskvärda garantier. Vi jämför HYPERBAND med toppmoderna Bayesian optimeringsmetoder och en slumpmässig sökning baslinje på en omfattande benchmarking inklusive 117 datauppsättningar. Våra resultat på detta riktmärke visar att samtidigt som Bayesian optimeringsmetoder inte överträffar slumpmässig sökning tränas för dubbelt så länge, HYPERBAND i gynnsamma inställningar erbjuder värdefulla speedups.
I REF är problemet med hyperparameteroptimering formulerat som ett rent prospekterings adaptiv resursallokeringsproblem.