32、神经网络超参数调优全解析

神经网络超参数调优全解析

1. 超参数调优概述

超参数调优是一个活跃的研究领域，有许多方法正在被探索。例如，可以使用贝叶斯优化来调整超参数，示例代码如下：

bayesian_opt_tuner = kt.BayesianOptimization(
    MyClassificationHyperModel(), objective="val_accuracy", seed=42,
    max_trials=10, alpha=1e-4, beta=2.6,
    overwrite=True, directory="my_fashion_mnist", project_name="bayesian_opt")
bayesian_opt_tuner.search([...])

除了贝叶斯优化，还有进化算法等方法。进化算法可用于联合优化模型群体及其超参数，甚至能替代梯度下降来训练单个神经网络。

2. 隐藏层数量的选择

2.1 简单问题

对于许多问题，从单个隐藏层开始就可以获得合理的结果。理论上，只要有足够的神经元，具有单个隐藏层的多层感知器（MLP）甚至可以对最复杂的函数进行建模。

2.2 复杂问题

对于复杂问题，深度网络比浅层网络具有更高的参数效率。它们可以用比浅层网络少得多的神经元来建模复杂函数，从而在相同的训练数据量下达到更好的性能。

2.3 层次结构优势

现实世界的数据通常具有层次结构，深度神经网络可以自动利用这一特点。较低的隐藏层对低