Він автоматично зменшує кількість шарів у нейромережі при ознаках перенавчання, змінюючи архітектуру без зміни trial‑параметрів.

Він очищує тренувальний датасет від дублікатів на кожному кроці, щоб зменшити використання GPU‑пам'яті для поточного trial.

Він дочасно зупиняє trial, якщо проміжні значення метрики суттєво гірші за порівняльну статистику попередніх trial‑ів на тому самому кроці.

Він автоматично видаляє "слабкі" ознаки за важливістю після першої епохи, щоб прискорити навчання поточного trial.