1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Wprowadzenie do uczenia głębokiego z PyTorch
Connected

cvičení

Implementacja przeszukiwania losowego

Przeszukiwanie hiperparametrów to kosztowne obliczeniowo podejście do eksperymentowania z różnymi wartościami hiperparametrów. Może jednak prowadzić do poprawy wydajności modelu. W tym ćwiczeniu zaimplementujesz algorytm przeszukiwania losowego.

Losowo wylosuj 10 wartości współczynnika uczenia i momentu z rozkładu jednostajnego. Użyj do tego funkcji np.random.uniform().

Pakiet numpy został już zaimportowany jako np, a funkcja plot_hyperparameter_search() została przygotowana do wizualizacji wyników.

Pokyny

100 XP
  • Wylosuj losowo wykładnik współczynnika uczenia z zakresu od 2 do 4, tak aby współczynnik uczenia (lr) mieścił się w przedziale od \(10^{-2}\) do \(10^{-4}\).
  • Wylosuj losowo wartość momentu z zakresu od 0,85 do 0,99.