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이 색깔은 주석이라 무시하셔도 됩니다. 1. Overview 1.1 Objective 충분히 좋은 configuration 찾기 어느 정도의 prior를 개입, 적은 search space를 잡고, 적지만, 대표성을 띄는 좋은 subset 데이터를 정하고(+ n-fold Cross validation 등의 테크닉) 학습 과정의 profile을 보고 early terminate 하는 기법 적용 ASHA Scheduler, BOHB(Bayesian Optimization & Hyperband) 등등 Set Hyperparameters Loss, Optimizer, Learning rate, Batchsize, ...) 2. 코드: Sample 2.1 이론과 코드의 연결 Optuna API 활용(https:/..