keras-tuner提供了贝叶斯优化器。 它搜索每个可能的组合，而是随机选择前几个。 然后根据这些超参数的性能，选择下一个可能的最佳值。因此每个超参数的选择都取决于之前的尝试。 根据历史记录选择下一组超参数并评估性能，直到找到最佳组合或到达最大试验次数。 我们可以使用参数“max_trials”来配置它。除了贝叶斯优化...
keras-tuner提供了贝叶斯优化器。它搜索每个可能的组合,而是随机选择前几个。然后根据这些超参数的性能,选择下一个可能的最佳值。因此每个超参数的选择都取决于之前的尝试。根据历史记录选择下一组超参数并评估性能,直到找到最佳组合或到达最大试验次数。我们可以使用参数“max_trials”来配置它。 除了贝叶斯优化器之外,...
keras-tuner提供了贝叶斯优化器。它搜索每个可能的组合,而是随机选择前几个。然后根据这些超参数的性能,选择下一个可能的最佳值。因此每个超参数的选择都取决于之前的尝试。根据历史记录选择下一组超参数并评估性能,直到找到最佳组合或到达最大试验次数。我们可以使用参数“max_trials”来配置它。 除了贝叶斯优化器之外,...
现在,我们将使用 Keras Tuner 库 [2]:它将帮助我们轻松调整神经网络的超参数: pip install keras-tuner Keras Tuner 需要 Python 3.6+ 和 TensorFlow 2.0+ 超参数调整是机器学习项目的基础部分。 有两种类型的超参数: 结构超参数:定义模型的整体架构(例如隐藏单元的数量、层数) 优化器超参数:影响训练速度和质量的...
因此,需要一种限制超参数搜索空间的剪枝策略。 keras-tuner提供了贝叶斯优化器。它搜索每个可能的组合,而是随机选择前几个。然后根据这些超参数的性能,选择下一个可能的最佳值。因此每个超参数的选择都取决于之前的尝试。根据历史记录选择下一组超参数并评估性能,直到找到最佳组合或到达最大试验次数。我们可以使用参数“...
这肯定是不行的因为深度神经网络需要大量时间来训练,甚至几天。 如果在云服务器上训练大型模型,那么每个实验实验都需要花很多的钱。 因此,需要一种限制超参数搜索空间的剪枝策略。 keras-tuner提供了贝叶斯优化器。 它搜索每个可能的组合,而是随机选择前几个。 然后根据这些超参数的性能,选择下一个可能的最佳值。因此...