자동 매개 변수 튜닝

Question

입력 오디오 파일을 처리하여 처리하고 수정 된 출력 오디오 파일을 출력하는 오디오 처리 응용 프로그램이 있습니다. 이 오디오 프로세싱 응용 프로그램은 오디오를 처리하는 방법에 영향을 미치는 10-15 개의 매개 변수를 가지므로 출력 오디오 파일의 내용에 영향을줍니다 (예 : 다른 주파수 응답, 더 크게, 더 조용함 등). 이러한 모든 매개 변수에는 제한된 범위가 있습니다 (x0은 예를 들어 < 1이고> -1).

출력 오디오 파일은 점수를주는 도구로 평가됩니다. 이 도구는 "이상적인"출력이 어떤 소리인지 알고 출력 파일의 점수를 적절하게 계산합니다. 1.0의 점수는 출력이 이상적이라는 것을 의미하며, 즉, 입력 파일은 가능한 최상의 파라미터 세트로 처리된다. 0 점은 출력이 완전히 잘못되었음을 의미합니다.

유효 범위가 10-15 개의 매개 변수가있는 경우 조합은 무한합니다! 나는이 솔루션을 사용할 때까지 수동으로이 매개 변수를 조정할 수 있습니다. 나는 일부 LP/MIP 솔버 (CBC, MS 솔버 파운데이션, GKLP)를 체크 아웃했다. 그러나 이것들은 객관적인 함수로서 수학 방정식을 사용한다 ... 내가 볼 수있는 한 외부 평가 함수를 "플러그인"하지 않는다. .

매개 변수 조정에 도움이되는 LP/MIP 해석기가 올바른 도구입니까? 어떤 아이디어?

감사합니다, 당신은 목적 함수, 다음 예를 LP 이상적인 방법이 될 것이다 (그리고 이상적인 답을 줄 것)를 가지고 있다면

Answer 1

시뮬레이션 어닐링이나 유전 알고리즘과 같은 일반적인 경험적 방법을 사용할 수 있습니다. 귀하의 평가 과정은 적합성/객관적인 기능이 될 것입니다.

Answer 2

akevan

; 해결책은 순수하게 분석적 일 것입니다. 그러나 함수가 없다면 문제가 정수 프로그래밍 문제가된다는 것을 올바르게 이해 한 것 같습니다. 정수 프로그래밍에 대한 지식이 적지 만 해결할 객관적인 함수가 있다고 가정합니다. 기능이 있어도 integer programs are NP-hard.

그래서 로컬 맥시멈을 탐지하고 조정하려면 무차별 한 힘이 필요합니다. 나는 그것이 당신이하고 싶지 않았던 것과 정확히 일치한다는 것을 깨닫습니다. 그러나 그것이 바로 마음에 오는 것입니다.

Answer 3

SPOT 패킷 (R 프로그래밍 언어)을 사용할 수 있습니다. 그것은 당신이 무차별적인 힘보다 현저하게 적은 양을 사용하여 (거의) 최적의 파라미터 설정을 찾을 수 있도록합니다. 피트니스 기능 코드에 대한 프로그래밍 언어를 사용할 수 있으며 SPOT에는 어댑터가 있으며 기본 설정 (디자인 유형 및 예측 모델에 대해 걱정할 필요가 없음)이있는 자동 모드를 제공합니다. 가파른 학습 곡선이 있지만 일단 기본을 이해하면 강력한 도구입니다. Here은 빠른 가이드입니다. 2.6 장에서는 구체적인 예를 제시한다. SPOT 패키지에는 몇 가지 예제가 있습니다.