automl, 简单来说，就是将机器学习应用于现实问题的端到端流程自动化的过程，其产生的主要原因就是因为机器学习的应用需要大量的人工干预，这些人工干预表现在：特征分析、模型选择、参数调节等机器学习的各个方面。AutoML视图将这些与特征、模型、优化、评价有关的重要步骤进行自动化地学习，使得机器学习模型无需人工干预即可被应用。
参考paper:
Automated Machine Learning Methods, Systems, Challenges.pdf
换言之，不管是HPO，还是NAS，我们可以简单的将问题抽象成如下示意图：
那automl中如何构建这个搜索模块，就将直接影响到整个框架的搜索效率。所以下面简单的介绍一些常见的提升automl搜索效率的几种方式。
网格搜索 ×
随机搜索 ×
贝叶斯搜索 √
进化搜索 √
那主流的调参框架optuna就使用的是贝叶斯搜索算法，而hypergbm使用的是进化搜索算法
贝叶斯参考: 点击跳转
进化搜索参考：点击跳转
auto-sklearn元学习器参考: 点击跳转
hypergbm元学习器参考参考：点击跳转
在optuna中这个概念被叫做剪枝操作，就是在搜索过程中，将一些明显训练完成后性能也很差的trial提前停止训练，从而节省搜索时间，而在hypergbm中被叫做判别器，即判断当前trial是否有必要进行训练下去。这里以hypergbm中常用的两种判别器进行举例。
如上图所示，我们使用hypergbm在某一数据集上搜索10次trials，那对于准确度最低的3个trials我们希望找到一种方式，可以提前预估出该参数组合的最终性能，然后可以提前停止掉这些trials, 因为明显目前的最优性能已经逼近了1，但是对于那些训练完成性能也只能徘徊在0.8附近的trials我们没有理由让它一直训练。
顾名思义，就是判断当前trial的中间训练结果和历史trials的训练结果的一个百分位比作为判断标准(默认50%)，即，如果当前trials在iteration=10的时候的性能在历史记录 iteration=10的性能集合中，排不上前50%，那我们就无需等该trial全部训练完成即可停止训练。
如上图所示，蓝色线trials表示的是基准trilas，即我们需要有一定的观测样本我们才可以进行准确的判别，而红色线trials表示可以被提前终止的trials。具体伪代码如下:
- 搜索，直到trials数超过5，并将最开始的5个trials作为历史参考样本集合
- 计算历史参考集合的50百分位的性能(eg:在iteration=10的时候开始计算)，我们称之为判别阈值
- 如果当前trial在iteration=10时的性能低于判别阈值，即立即停止当前trial的训练。反之，更新到历史参考样本集合中去
- 重复2，3步骤，直到搜索结束
但是该方法极具攻击性，容易停止一些很有潜力trial。比如因为学习率的不同，那么学习曲线的涨势是大不相同的，那么在iteration=10的时候表现不行的trial在iteration=300的时候可能达到历史最优性能，而该trial已经被停止了。通常建议当学习率相同的情况下，采用该方法。
当任务的学习曲线比较混乱，走势差异较大的时候，建议使用OncePercentileDiscriminator的判别方式。一般来说学习率曲线一般是先急后缓的这种走势，在训练至一半的时候大概就可以推断出最终性能情况，那么我们可以修改上面的判别逻辑为<当前trial训练到一半的时候的性能是否能够超过历史50百分位的性能>，也就是我们只在最有把握的时候判别一次就可以，从绝对位置的判断变成相对位置的判断。这样可以极大的保留住所有优秀的模型，代价就是整体耗时会增加。
