使用GridSearchCV对Keras进行超参数搜索

最新推荐文章于 2023-12-20 01:51:34 发布

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文章标签： keras 人工智能深度学习 python

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本文介绍了如何使用GridSearchCV在Keras中进行超参数搜索，以优化神经网络模型的性能。重点在于批尺寸、学习率和初始化方式的选择，并提供了完整的代码示例。

使用GridSearchCV对Keras进行超参数搜索

当我们使用神经网络进行分类任务时，通常需要对其进行训练和优化。其中一个最重要的步骤是调整超参数，例如学习率、批尺寸和隐藏层大小等。在Keras中，我们可以使用GridSearchCV来自动搜索并选择最佳超参数组合。

首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier

接下来，我们定义一个函数来创建我们的神经网络模型：

def create_model(optimizer='adam', init='glorot_uniform'):
    model = Sequential()
    model.add(Dense(12, input_dim=8, kernel_initializer=init, activation='relu'))
    model.add(Dense(8, kernel_initializer=init, activation='relu'))
    model.add(Dense(1, kernel_initializer=init, activation='sigmoid'))
    model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=op

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