19、机器学习超参数调优与生产部署设计模式

最新推荐文章于 2025-12-04 22:05:42 发布
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分类专栏： 机器学习设计模式精解 文章标签： 机器学习 超参数调优 贝叶斯优化
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机器学习超参数调优与生产部署设计模式

1. 超参数调优概述

超参数调优是机器学习中至关重要的环节，它能帮助我们找到模型的最优参数组合，从而提升模型性能。传统的网格搜索和随机搜索虽然比试错法更高效，但对于训练时间长或超参数搜索空间大的模型，成本会变得很高。

1.1 keras - tuner工具

keras - tuner可在能训练Keras模型的任何环境中运行。除了常见功能，它还能通过在循环中定义 hp.Int() 参数来试验不同的模型层数，也能为超参数提供固定值而非范围。对于更复杂的模型，可使用 hp.Choice() 参数试验不同类型的层，如 BasicLSTMCell 和 BasicRNNCell 。

1.2 超参数调优原理

超参数调优可看作一个外部优化循环，内部循环是典型的模型训练。即使我们以神经网络为例，但该解决方案适用于其他类型的机器学习模型。通常我们会从所有潜在超参数中选择一个最佳模型，但在某些情况下，超参数框架可用于生成一组可作为集成的模型。

2. 非线性优化

需要调整的超参数分为两类：与模型架构相关的和与模型训练相关的。

2.1 超参数分类

超参数类型 示例 作用
模型架构超参数
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