AutoML Benchmarks. We consider three AutoML benchmark problems: LDA, CNN, and RF-Boston. The LDA and CNN problems use publicly available data sets from the HPOLib [1]} and HPOLib1.5 [2]} hyperparameter optimization libraries. Following [3]}, we use surrogates of the underlying objective and cost functions to emulate the computationally expensive process of training the corresponding models. Details on the construction of the surrogates can be found in Section  of the supplementary material.

Бенчмарки AutoML. Мы рассматриваем три бенчмарка AutoML: LDA, CNN и RF-Boston. Проблемы LDA и CNN используют общедоступные наборы данных из библиотек оптимизации гиперпараметров HPOLib [1] и HPOLib1.5 [2]. В соответствии с [3], мы используем замещения основных целевых и стоимостных функций для эмуляции вычислительно затратного процесса обучения соответствующих моделей. Подробности о создании заместителей можно найти в разделе приложения.