用于超参数调优的 Google Vizier 开源实现
hyperparameters 开源项目推荐(123 个)
hyperparameters 话题在 GitHub 上没有填写简介,这里按 Star 数汇总最相关的热门仓库。
热门项目 前 20
按 Star 数排序展示前 20 个 · GitHub 共 123 个仓库使用 Stable Baselines 的 100 多个预训练强化学习智能体集合,包含训练和超参数优化。
这是我们发表于 RecSys 2019 的文章《Are We Really Making Much Progress? A Worrying Analysis of Recent Neural Recommendation Approaches》及若干后续研究的代码仓库。
全球最简洁的 AutoML 库 ✨ —— 使用合适的流水线抽象进行超参数调优,编写简洁的深度学习生产流水线。让你的流水线步骤拥有超参数空间。像组件一样设计流水线中的步骤。兼容 Scikit-Learn、TensorFlow 以及大多数其他库、框架和 MLOps 环境……
使用 Hyperband 快速调优超参数
Dart 编程语言中的机器学习算法
用于探索高通量计算仿真模型的工作流引擎
基于种群的训练(在 PyTorch 中使用 sqlite3)。状态:不支持
显式且安全地配置 Python 函数
一个用于组合端到端可调机器学习流水线的库。
精简的机器学习实验管理。
在 Google Cloud ML Engine 上使用 keras 的探索
An interactive framework to visualize and analyze your AutoML process in real-time.
How to initialize Anchors in Faster RCNN for custom dataset?
Awesome series for Large Language Model(LLM)s
Purely functional genetic algorithms for multi-objective optimisation
ES6 hyperparameters search for tfjs
Tuning XGBoost hyper-parameters with Simulated Annealing
Deep learning, architecture and hyper parameters search with genetic algorithms
Easily declare large spaces of (keras) neural networks and run (hyperopt) optimization experiments on them.
关于这个话题
- 清单取自 GitHub 话题页并按 Star 数排序,每次展示前 20 个项目;原始页面见 https://github.com/topics/hyperparameters。
- 该话题在 GitHub 上共有 123 个仓库, 本站收录的是其中最热门的 20 个,不是全量列表。
- Star / Fork 每日自动刷新一次,实时数据以 GitHub 为准。
- 当前 20 个项目累计 6548 Star,覆盖 6 种主要语言,数据更新于 2026-11-09。
- 中文介绍来自 GitHub 官方话题说明(github/explore)的机器翻译,可点「查看原文」对照;译文缺失时会先展示原文。