Optuna - A hyperparameter optimization framework
Optuna is an automatic hyperparameter optimization software framework, particularly designed for machine learning.
Optuna: 一个超参数优化框架 — Optuna 1.4.0 文档
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 …
OptunaHub
Nov 12, 2025 · Optuna Wrap of CatCMA with Margin [Hamano et al. 2025] CatCMA with Margin (CatCMAwM) is a method for mixed-variable optimization problems, simultaneously optimizing …
Optuna: ハイパーパラメータ最適化フレームワーク — Optuna …
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。
Samplers | OptunaHub - hub.optuna.org
However, optuna.distributions.FloatDistribution with step, (optuna.trial.Trial.suggest_float) and optuna.distributions.IntDistribution (optuna.trial.Trial.suggest_int) are supported.
AutoSampler | OptunaHub
Oct 28, 2025 · AutoSampler This sampler currently accepts only seed and constraints_func. constraints_func enables users to handle constraints along with the objective function. These …
第一个优化例子 — Optuna 1.4.0 文档
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 …
教程 — Optuna 1.4.0 文档
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Multi-objective CMA-ES (MO-CMA-ES) Sampler | OptunaHub
Oct 10, 2024 · 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 + …
Visualizations - OptunaHub
Class or Function Names plot_grid_archive_heatmap (study: optuna.Study, ax: plt.Axes, **kwargs) study: Optuna study with a sampler that uses pyribs. This function will plot the result …