1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Introducere în Deep Learning cu Keras
Connected

exercițiu

Pregătirea unui model pentru ajustarea hiperparametrilor

Să ajustăm hiperparametrii unui model de clasificare binară care funcționează bine pe setul de date breast cancer.

Ai văzut că primul pas pentru a transforma un model într-un estimator sklearn este să construiești o funcție care îl creează. Definiția acestei funcții este importantă, deoarece ajustarea hiperparametrilor se realizează prin varierea argumentelor pe care le primește funcția ta.

Construiește o funcție simplă create_model() care primește atât rata de învățare, cât și o funcție de activare ca argumente. Optimizatorul Adam a fost importat ca obiect din tensorflow.keras.optimizers, astfel încât să poți modifica și parametrul ratei de învățare.

Instrucțiuni

100 XP
  • Setează rata de învățare a obiectului optimizer Adam la valoarea primită prin argumente.
  • Setează funcțiile de activare ale straturilor ascunse la valoarea primită prin argumente.
  • Transmite optimizatorul și funcția de pierdere binary cross-entropy metodei .compile().