1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Introduction to Deep Learning with PyTorch
Connected

cvičení

Implementace náhodného prohledávání

Prohledávání hyperparametrů je výpočetně náročný přístup k experimentování s různými hodnotami hyperparametrů, který ale může vést ke zlepšení výkonu modelu. V tomto cvičení implementuješ algoritmus náhodného prohledávání.

Náhodně vzorkuješ 10 hodnot learning rate a momentu z rovnoměrného rozdělení. Použiješ k tomu funkci np.random.uniform().

Balíček numpy je již naimportovaný jako np a funkce plot_hyperparameter_search() je připravená pro vizualizaci výsledků.

Pokyny

100 XP
  • Náhodně vyber faktor learning rate v rozsahu od 2 do 4 tak, aby learning rate (lr) leželo v rozsahu \(10^{-2}\) až \(10^{-4}\).
  • Náhodně vyber hodnotu momentu v rozsahu od 0,85 do 0,99.