BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Model parametrelerini ayarlama

Modelinde farklı parametreleri denemenin ve ne kadar iyi performans gösterdiğini görmenin zamanı!

Önceki egzersizde yazdığın create_model() fonksiyonu kullanıma hazır.

RandomizedSearchCV nesnesini fit etmek çok uzun süreceğinden, elde edeceğin sonuçlar show_results() fonksiyonunda yazdırılıyor. İstersen tüm her şeyi kurduktan sonra konsolda random_search.fit(X,y) komutunu çalıştırarak gerçekten çalıştığını kendin de görebilirsin, ancak büyük olasılıkla egzersizde zaman aşımına uğrarsın (bunu deneyeceksen önce kodunu kopyala, yoksa ilerlemeni kaybedebilirsin!).

KerasClassifier nesneni oluştururken isteğe bağlı epochs ve batch_size parametrelerini kullanmana gerek yok, çünkü bunları random search'e params olarak geçiriyorsun ve bu haliyle zaten çalışıyor.

Bu egzersiz

Keras ile Deep Learning'e Giriş

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • tensorflow.keras scikit_learn sarmalayıcılarından KerasClassifier'ı içe aktar.
  • KerasClassifier örneğini oluştururken create_model fonksiyonunu kullan.
  • activation için 'relu' ve 'tanh', batch_size için 32, 128 ve 256, epochs için 50, 100 ve 200, learning_rate için 0.1, 0.01 ve 0.001 değerlerini ayarla.
  • RandomizedSearchCV nesnesini oluştururken dönüştürülmüş modelini ve seçtiğin params'ı geçir.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# 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()
Kodu Düzenle ve Çalıştır