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Maggy: Asynchronous distributed hyperparameter optimization based on Apache Spark

Formale Metadaten

Titel
Maggy: Asynchronous distributed hyperparameter optimization based on Apache Spark
Untertitel
Asynchronous algorithms on a bulk-synchronous system
Serientitel
Anzahl der Teile
490
Autor
Lizenz
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Fachgebiet
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Abstract
Maggy is an open-source framework built on Apache Spark, for asynchronous parallel execution of trials for machine learning experiments. In this talk, we will present our work to tackle search as a general purpose method efficiently with Maggy, focusing on hyperparameter optimization. We show that an asynchronous system enables state-of-the-art optimization algorithms and allows extensive early stopping in order to increase the number of trials that can be performed in a given period of time on a fixed amount of resources.