Avaliação do Uso da Ferramenta irace para a Otimização de Hiperparâmetros de Redes Neurais Convolucionais

A Aprendizagem Profunda é um campo da Inteligência Artificial que se ocupa das redes neurais artificiais e que tem sido empregada em diversas aplicações e problemas, especialmente em tarefas de Visão Computacional. O treinamento de uma rede neural, etapa fundamental, pode tomar uma quantidade de tempo considerável e demandar bastante esforço computacional, a depender da quantidade de dados e do tamanho da rede. Tipicamente, o seu treinamento também depende da configuração de valores dos seus hiperparâmetros, sendo comumente necessário realizá-lo diversas vezes, considerando diferentes configurações, a fim de escolher aquela que leva a rede ao melhor desempenho. Este trabalho propõe e avalia o uso da ferramenta irace, adotada na área de meta-heurísticas, no processo de otimização dos valores de hiperparâmetros de uma rede neural convolucional treinada para o dataset CIFAR-10, realizando experimentos computacionais e comparando os resultados obtidos com aqueles oriundos da aplicação da ferramenta Optuna.