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

exercițiu

Ajustarea parametrilor modelului

E momentul să testezi diferiți parametri pe modelul tău și să vezi cât de bine performează!

Funcția create_model() pe care ai construit-o în exercițiul anterior este gata de utilizat.

Deoarece antrenarea obiectului RandomizedSearchCV ar dura prea mult, rezultatele pe care le-ai obține sunt afișate prin funcția show_results(). Poți încerca random_search.fit(X,y) în consolă pentru a verifica că funcționează după ce ai construit tot restul, dar cel mai probabil vei depăși limita de timp a exercițiului (deci copiază-ți codul mai întâi dacă vrei să încerci, altfel poți pierde progresul!).

Nu este nevoie să folosești parametrii opționali epochs și batch_size când construiești obiectul KerasClassifier, deoarece îi transmiți ca params la căutarea aleatorie, iar acest lucru funcționează deja.

Instrucțiuni

100 XP
  • Importă KerasClassifier din wrapper-urile scikit-learn ale tensorflow.keras.
  • Folosește funcția create_model când instanțiezi KerasClassifier.
  • Setează 'relu' și 'tanh' ca activation, 32, 128 și 256 ca batch_size, 50, 100 și 200 pentru epochs, și learning_rate de 0.1, 0.01 și 0.001.
  • Transmite modelul tău convertit și params aleși atunci când construiești obiectul RandomizedSearchCV.