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KerasTuner

为 Keras 模型执行超参数搜索,可设置搜索空间、优化目标和试验次数,再取得候选模型。

KerasTuner 能做什么

为 Keras 模型执行超参数搜索,可设置搜索空间、优化目标和试验次数,再取得候选模型。

  • 模型训练与部署
先让一次工作流转清楚

如何使用 KerasTuner

搜索神经网络的结构参数

准备输入

  • 训练集、验证集及 Keras 模型构建函数
  • 参数候选、优化目标和最大试验次数

操作步骤

  1. 在模型构建函数中用 hp 定义层宽等参数候选。
  2. 初始化搜索器,指定 objective 和 max_trials。
  3. 传入训练与验证数据启动搜索,取得最佳候选模型并另做评估。

预期交付物

  • 搜索得到的候选模型及对应参数选择

最佳模型仅表示当前搜索空间和目标下的结果;控制试验次数及训练成本,避免重复使用验证集造成过拟合。

开始前需要了解

账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查,再用于实际工作。

查看 KerasTuner 官方说明 ↗

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