Optuna is an automatic hyperparameter optimization software framework, particularly designed for machine learning.

Optuna 是一个特别为机器学习设计的自动超参数优化软件框架。 它具有命令式的， define-by-run 风格的 API。 由于这种 API 的存在，用 Optuna 编写的代码模块化程度很高，Optuna 的用户因 …

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2025年11月4日 · Optuna Wrap of CatCMA with Margin [Hamano et al. 2025] CatCMA with Margin (CatCMAwM) is a method for mixed-variable optimization problems, simultaneously optimizing …

在优化过程中，Optuna 反复调用目标函数，在不同的 x 下对其进行求值。 一个 Trial 对应着目标函数的单次执行。 在每次调用该函数的时候，它都被内部实例化一次。 而 suggest API (例如 …

However, optuna.distributions.FloatDistribution with step, (optuna.trial.Trial.suggest_float) and optuna.distributions.IntDistribution (optuna.trial.Trial.suggest_int) are supported.

Optuna: ハイパーパラメータ最適化フレームワーク Optuna は機械学習向けに設計された自動ハイパーパラメータ最適化ソフトウェアフレームワークです。

2025年10月28日 · AutoSampler This sampler currently accepts only seed and constraints_func. constraints_func enables users to handle constraints along with the objective function. These …

2024年10月10日 · Example import optuna import optunahub def objective(trial: optuna.Trial) -> tuple[float, float]: x = trial.suggest_float("x", 0, 5) y = trial.suggest_float("y", 0, 3) v0 = 4 * x**2 + 4 …

optimize() (还有命令 optuna study optimize) 有着数个有用的参数，比如``timeout``. 具体细节见 optimize() 的API参考资料。 供參考: 如果既没有给出 n_trials 也没有给出 timeout 参数的话，优 …