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  3. Kerasで学ぶIntroduction to Deep Learning
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Exercises

モデルパラメータのチューニング

いよいよ、モデルにさまざまなパラメータを試してパフォーマンスを確認してみましょう。

前の演習で作成した create_model() 関数は、すぐに使える状態です。

RandomizedSearchCV オブジェクトの学習は時間がかかるため、本来得られる結果は show_results() 関数内で表示されるようになっています。 すべて作り終えたあとに、コンソールで自分で random_search.fit(X,y) を試して動作確認しても構いませんが、その場合は演習のタイムアウトになる可能性が高いです（試すときはコードを先にコピーしておくか、進捗を失うおそれがあります）。

KerasClassifier オブジェクトを作成するときに、任意指定の epochs と batch_size を設定する必要はありません。これらは random search に params として渡しており、すでにその方法で動作します。

คำแนะนำ

100 XP
  • tensorflow.keras の scikit_learn ラッパーから KerasClassifier をインポートします。
  • KerasClassifier のインスタンス化には、作成済みの create_model 関数を使います。
  • activation は 'relu' と 'tanh'、batch_size は 32、128、256、epochs は 50、100、200、learning_rate は 0.1、0.01、0.001 を指定します。
  • RandomizedSearchCV を作成するときに、変換した model と選んだ params を渡します。