原文:如何使用網格搜索來優化深度學習模型中的超參數(Keras)

https: machinelearningmastery.com grid search hyperparameters deep learning models python keras Overview In this post I want to show you both how you can use the scikit learn grid search capability an ...

2017-09-12 14:20 1 2165 推薦指數:

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使用網格搜索優化模型參數

1.簡單網格搜索法 Lasso算法不同的參數調整次數 ############################# 使用網格搜索優化模型參數 ####################################### #導入套索回歸模型 from ...

Mon Jun 03 18:05:00 CST 2019 0 1192
調參俠的末日? Auto-Keras 自動搜索深度學習模型的網絡架構和參數

Auto-Keras 是一個開源的自動機器學習庫。Auto-Keras 的終極目標是允許所有領域的只需要很少的數據科學或者機器學習背景的專家都可以很容易的使用深度學習。Auto-Keras 提供了一系列函數來自動搜索深度學習模型的網絡和參數。 安裝: pip install ...

Fri Aug 03 20:26:00 CST 2018 0 2235
深度學習模型參數搜索實用指南

要知道,與機器學習模型不同,深度學習模型里面充滿了各種參數。而且,並非所有參數變量都能對模型學習過程產生同樣的貢獻。 考慮到這種額外的復雜性,在一個多維空間中找到這些參數變量的最佳配置並不是件容易的事情。 每一位科學家和研究人員,都希望在現有的資源條件下(計算、金錢和時間),找到最佳的模型 ...

Wed Oct 03 06:21:00 CST 2018 0 1756
參數搜索——網格搜索和隨機搜索

我們在搜索參數的時候,如果參數個數較少(三四個或者更少),那么我們可以采用網格搜素,一種窮盡式的搜索方法。 但是當參數個數比較多的時候,我們仍然采用網格搜索,那么搜索所需時間將會指數級上升。 比如我們有四個參數,每個范圍都是[10,100],那么我們所需的搜索次數是10*10*10 ...

Tue Aug 07 00:26:00 CST 2018 0 2327
模型參數選擇方法——GridSearch網格搜索

在日常模型訓練過程模型有多種選擇,模型參數同樣也有多種選擇,如何根據同一批數據選出最適合的模型參數呢? 一般情況下,模型還比較好選擇,是選用機器學習中分類模型例如 LR、SVM或XGBoost等,還是使用深度學習模型CNN、LSTM等。但是參數的選擇就讓人很頭疼,每個模型都有一堆參數 ...

Thu Mar 14 23:31:00 CST 2019 0 1826
機器學習筆記——模型調參利器 GridSearchCV(網格搜索參數的說明

GridSearchCV,它存在的意義就是自動調參,只要把參數輸進去,就能給出最優化的結果和參數。但是這個方法適合於小數據集,一旦數據的量級上去了,很難得出結果。這個時候就是需要動腦筋了。數據量比較大的時候可以使用一個快速調優的方法——坐標下降。它其實是一種貪心算法:拿當前對模型影響最大的參數調優 ...

Sat Jul 13 00:18:00 CST 2019 0 1463
 
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