TensorfFlow2.0 (2) 超参数搜索代码实战_tensorflow 网格搜索

一、 概念

               在神经网络中有许多参数，而超参数就是神经网络训练过程中不变的参数，也就是在训练之前设置好的参数，

               而不是训练

               得到的参数。比如说，神经网络结构：层数，宽度，激活函数、训练参数：batch_size，学习率，学习率衰减算法。

               而超参数搜索就是让机器自己选择合适的超参数的值，以省下我们大量的精力。

 

二、 搜索策略

               超参数的搜索策略一共有以下几种

               2.1 网格搜索

               2.2 随机搜索

               2.3 遗传算法搜索

               2.4 启发式搜索

          2.1 网格搜索

                         假设我们需要对两个超参数进行搜索，那我们就设定一个二维矩阵，x 轴对应超参数 1 ，y 轴对应超参数 2，

                         机器就会将两个超参数的值两两组合，找到最合适的值和最合适的搭配。

                         我们可以总结如下：

                          定义 n 维方格

                         每个方格对应一组超参数

                         一对一对尝试

          2.2 随机搜索

                         在选定的参数范围内随机生成超参数数组，并对超参数进行组合，以达到最优解。

                        总结如下：

                        生成方式随机

                        可探索的空间更大

          2.3 遗传算法搜索

                        初始化候选超参数集合

                        训练筛选 -> 得到模型的生存概率

                        淘汰并选择一部分

                        交叉 -> 变异

                        得到下一代

                        迭代

          2.4 启发式搜索

                       启发式搜索是以前研究热点 —— AutoML 的一部分，在其的子领域神经网络结构搜索

                       原理如下：（具体原理有空的话会再写一篇博文）

                       使用循环神经网络来生成参数，生成参数后根据参数生成新的网络结构来进行训练

                       训练后，使用强化学习的思维，生成反馈机制，再来训练我们的循环神经网络

                       

三、 手工实现超参数搜索代码实战

              手工实现的话，缺点在于比较繁琐，下面展示的只是一个参数的修改，而实际上我们需要修改的远远不止一个参数