机器学习笔记 - 使用Keras Tuner进行自动超参数调优

在机器学习领域，选择合适的超参数是构建高性能模型的关键。但是，手动调整超参数是一项繁琐且耗时的任务，因为需要尝试多个参数组合来找到最佳配置。为了简化这个过程，Keras Tuner提供了一种自动化的超参数调整方法，可以帮助我们更高效地找到最佳模型配置。

Keras Tuner是一个用于Keras框架的开源超参数调整库，它可以与TensorFlow一起使用。它提供了多种超参数搜索算法，包括随机搜索、网格搜索和贝叶斯优化。在本文中，我们将重点介绍如何使用Keras Tuner进行自动超参数调优。

首先，我们需要安装Keras Tuner库。你可以使用以下命令使用pip进行安装：

pip install keras-tuner

安装完成后，我们可以开始使用Keras Tuner来调整超参数。下面是一个示例，展示了如何使用Keras Tuner来调整神经网络的超参数：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras