Hyperparameter Ensembles 論文解説：ハイパーパラメータ探索を予測の多様性へ変える

1. はじめに ハイパーパラメータ探索では、いくつもの設定でモデルを学習し、検証性能が最も高いものを選ぶ。最終的に欲しいのは一つのモデルなので、選ばれなかった学習結果は捨てられがちである。 しかし、単体で二番手のモデルは、最良モデルとほとんど同じ入力で間違えるかもしれない。一方、単体では三番手のモデルが、最良モデルの苦手な入力に強いこともある。

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