5、图像机器学习模型的构建与优化

图像机器学习模型的构建与优化

1. 超参数调优

在进行机器学习模型训练时，超参数调优是提升模型性能的关键步骤。我们可以使用Keras Tuner中的贝叶斯优化器来进行超参数调优。以下是具体的代码实现：

tuner = kt.BayesianOptimization(
    build_model,
    objective=kt.Objective('val_accuracy', 'max'),
    max_trials=10,
    num_initial_points=2,
    overwrite=False) # True to start afresh

在上述代码中，我们指定了优化目标是最大化验证准确率，并且让贝叶斯优化器从2个随机选择的种子点开始进行10次试验。 overwrite=False 表示可以继续之前的试验，复用已有的信息。

创建好调优器后，我们可以运行搜索：

tuner.search(
    train_dataset, validation_data=eval_dataset,
    epochs=5,
    callbacks=[tf.keras.callbacks.EarlyStopping(patience=1)]
)

搜索结束后，我们可以获取前N个试验（即验证准确率最高的试验）：

topN = 2
fo