29、超参数调优与学习率调度器全解析

超参数调优与学习率调度器全解析

在机器学习和深度学习领域，超参数调优和学习率调度是提升模型性能的关键环节。本文将详细介绍KerasTuner进行超参数自动调优的方法，以及多种学习率调度策略，同时探讨正则化的重要性和实现方式。

1. KerasTuner超参数调优

KerasTuner是TF.Keras的一个附加模块，用于自动进行超参数调优。它有随机搜索和Hyperband搜索两种方法，这里主要介绍随机搜索方法。

1.1 安装KerasTuner

使用以下pip命令安装KerasTuner：

pip install -U keras-tuner

1.2 使用KerasTuner进行随机搜索

使用KerasTuner进行随机搜索的步骤如下：
1. 创建调优器实例 ：

from kerastuner.tuners import RandomSearch
tuner = RandomSearch(hp_model,     
                     objective='val_acc',  
                     max_trials=3)        

这里的 hp_model 是超参数可调的模型， objective 是目标度量（如验证准确率），