Optuna发布 4.0 重大更新：多目标TPESampler自动化超参数优化速度提升显著

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来源：Deephub Imba 本文 约2200字 ，建议阅读 5 分钟 本文介绍了 Optuna这个备受欢迎的超参数优化框架在近期发布了其第四个主要版本。 ‍ Optuna这个备受欢迎的超参数优化框架在近期发布了其第四个主要版本。自2018年首次亮相以来，Optuna不断发展，现已成为机器学习领域的重要工具。其用户社区持续壮大，目前已达到以下里程碑： 10,000+ GitHub星标 每月300万+ 下载量 16,000+ 代码库使用 5,000+ 论文引用 18,000+ Kaggle的code使用 Optuna 4.0的开发重点包括： 用户间功能共享: 引入OptunaHub平台，便于共享新的采样器和可视化算法。 优化生成式AI和多样化计算环境: 正式支持Artifact Store，用于管理生成的图像和训练模型。 稳定支持NFS的JournalStorage，实现分布式优化。 核心功能增强: 多目标TPESampler的显著加速 新Terminator算法的引入 主要新特性 OptunaHub: 功能共享平台 OptunaHu ………………………………