如何使用keras tuner优化函数？

6qftjkof 于 2021-07-13 发布在 Java

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如何使用keras调谐器调整优化函数？我想试试sgd，亚当和rmsprop。
我试过：

hp_lr = hp.Choice('learning_rate', values=[1e-2, 1e-3, 1e-4])
hp_optimizer = hp.Choice('optimizer', values=[SGD(learning_rate=hp_lr), RMSprop(learning_rate=hp_lr), Adam(learning_rate=hp_lr)])

model.compile(optimizer=hp_optimizer,
              loss="sparse_categorical_crossentropy",
              metrics=["accuracy"])

但这并不是一个 Choice 只能包含一种类型的值“

python keras deep-learning keras-tuner

来源：https://stackoverflow.com/questions/67286051/how-can-i-tune-the-optimization-function-with-keras-tuner

1条答案

按热度按时间

soat7uwm1#

也许最好的办法是这样做：

hp_optimizer = hp.Choice('optimizer', values=['sgd', 'rmsprop', 'adam'])

if hp_optimizer == 'sgd':
    optimizer = SGD(learning_rate=hp_lr)
elif hp_optimizer == 'rmsprop':
    optimizer = RMSprop(learning_rate=hp_lr)
elif hp_optimzier == 'adam':
    optimizer = Adam(learning_rate=hp_lr)
else:
    raise

model.compile(optimizer=optimizer,
              loss="sparse_categorical_crossentropy",
              metrics=["accuracy"])

很明显，您需要一个更具描述性的异常（或者干脆放弃它，因为它无论如何都不应该发生）。即使不同的优化器属于同一类，iirc hp.Choice 只允许int，float，bools和string，所以我看不到这样做的方法。

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