论文地址：

https://aclanthology.org/2022.acl-long.194.pdf

 

代码链接：

https://github.com/AutoML-Research/KGTuner

 

超参数搜索，是机器学习模型获得良好性能的关键。对于知识图谱的学习来说，同样是一个重要问题，一方面超参数的好坏会严重影响模型性能，另一方面模型训练时间长，现有的超参数搜索算法在这一问题上一个个尝试不同超参数配置，往往效率低下。为解决这一问题，我们详细地分析了知识图谱学习中不同超参数的性质，及子图到全图的迁移能力。

基于分析，我们提出两阶段的超参数搜索算法 KGTuner，如图 1 所示，我们在第一阶段利用子图高效地探索大量超参数，并将性能最好的几组超参数配置迁移到全图上，在第二阶段进行微调。实验表明，两阶段搜索算法大大提升了超参数搜索效率，在不同的大规模知识图谱链接预测任务上，均获得了性能的提升。

▲ 图1. KGTuner: 两阶段超参数搜索算法

 

 

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