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Ajuste de los parámetros del modelo

Es hora de probar distintos parámetros en tu modelo y ver qué tal funciona.

La función create_model() que construyó en el ejercicio anterior está lista para ser utilizada.

Dado que ajustar el objeto RandomizedSearchCV llevaría demasiado tiempo, los resultados que se obtendrían se imprimen en la función show_results(). Puedes probar random_search.fit(X,y) en la consola para comprobar que funciona después de haber construido todo lo demás, pero es probable que se agote el tiempo del ejercicio (así que copia tu código primero si intentas esto o puedes perder tu progreso).

No necesita utilizar los parámetros opcionales epochs y batch_size cuando construya su objeto KerasClassifier ya que los está pasando como params a la búsqueda aleatoria y esto ya funciona.

Este ejercicio forma parte del curso

Introducción al aprendizaje profundo con Keras

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Instrucciones de ejercicio

  • Importar KerasClassifier de tensorflow.keras scikit_learn wrappers.
  • Utilice su función create_model cuando instancie su KerasClassifier.
  • Establezca 'relu' y 'tanh' como activation, 32, 128 y 256 como batch_size, 50, 100 y 200 epochs, y learning_rate de 0,1, 0,01 y 0,001.
  • Pase su model convertido y el params elegido cuando construya su objeto RandomizedSearchCV.

Ejercicio interactivo práctico

Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.

# Import KerasClassifier from tensorflow.keras scikit learn wrappers
from tensorflow.keras.wrappers.____ import ____

# Create a KerasClassifier
model = KerasClassifier(build_fn = ____)

# Define the parameters to try out
params = {'activation': [____, ____], 'batch_size': [____, ____, ____], 
          'epochs': [____, ____, ____], 'learning_rate': [____, ____, ____]}

# Create a randomize search cv object passing in the parameters to try
random_search = RandomizedSearchCV(____, param_distributions = ____, cv = KFold(3))

# Running random_search.fit(X,y) would start the search,but it takes too long! 
show_results()
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