14、神经网络超参数选择、调优与学习

神经网络超参数选择、调优与学习

在深度学习中，优化和调整模型架构是一项具有挑战性的任务。微小的超参数变化可能会对训练产生重大影响，导致性能下降。同时，过拟合训练数据也是机器学习中常见的问题。本文将介绍一些提升神经网络性能的技巧，包括使用 TensorBoard 可视化训练过程、处理批量和小批量数据、使用网格搜索进行参数调优、设置学习率和学习率调度器以及比较不同的优化器等。

1. 使用 TensorBoard 和 Keras 可视化训练

分析训练结果时，可视化指标能让过程更加便捷。TensorBoard 就是这样一个强大的工具，它最初为 TensorFlow 开发，但也能与 Keras 和 PyTorch 等其他框架配合使用。通过 TensorBoard，我们可以监控损失、指标、权重、输出等信息。

操作步骤如下 ：
1. 导入所需库 ：

from keras.datasets import cifar10
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.optimizers import Adam
from keras.callbacks impor