24、深度学习中的超参数优化与模型调优

深度学习中的超参数优化与模型调优

1. 超参数优化基础

在超参数优化过程中，当我们认为无需继续调用优化函数时，可以打印出所获得的最佳分数以及最佳超参数集。示例代码如下：

x0, y0 = joblib.load('checkpoint.pkl')
print(f"Best score: {gp_round.fun:0.5f}")
print("Best hyperparameters:")
for sp, x in zip(gp_round.space, gp_round.x):
    print(f"{sp.name:25} : {x}")

基于最佳结果，我们可以重新训练模型以用于竞赛。此外，通过对参数及其结果（ x0 和 y0 列表）的分析，我们可以将输出相似但参数不同的结果进行聚类，从而训练出一组性能相似但优化策略不同的多样化模型。这种情况非常适合进行模型融合（blending），即对多个模型进行平均，以降低估计的方差并在公共和私有排行榜上获得更好的分数。

2. 深度学习中的超参数与架构优化

2.1 深度学习中的超参数

在深度学习中，神经网络有多个需要调整的超参数，例如：
- 批量大小（Batch size）
- 学习率（Learning rate）
- 优化器类型及其内部参数

这些参数对网络的学习过程有显著影响，即使批量大小或学习率的微小差异，也可能决定网络是否能将误差降低到某个阈值以下。

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