在机器学习的大多数漂亮的结果背后，是一个研究生(我)或工程师花费数小时训练模型和调整算法参数。正是这种乏味无聊的工作使得自动化调参成为可能。 在 RISELab 中，我们发现越来越有必要利用尖端的超参数调整工具来跟上最先进的水平。深度学习性能的提高越来越依赖于新的和更好的超参数调整算法，如基于分布的训练(PBT) ，HyperBand，和 ASHA。 Source: 基于分布的训练大大提高了