hyperparameters

    4熱度

    2回答

    如何將Keras模型插入scikit-learn pipeline？

    我正在使用Scikit-Learn自定義管道（sklearn.pipeline.Pipeline）與RandomizedSearchCV一起進行超參數優化。這很好。 現在我想插入Keras模型作爲管道的第一步。模型的參數應該被優化。計算出來的（擬合的）Keras模型應該稍後在其他步驟中用於流水線中，所以我認爲我必須將模型存儲爲全局變量，以便其他流水線步驟可以使用它。這是正確的嗎？我知道Keras爲
    machine-learning scikit-learn pipeline keras hyperparameters 2017-02-23

    1熱度

    1回答

    優化的超參數進行深網絡

    目前我正在試圖拿出一個新的結構爲CLDNN（卷積，LSTM，深層神經網絡） ，就像任何其他的網絡，我有困難的時候，優化超參數。 我想嘗試網格搜索和隨機搜索，以獲得最佳的超參數集，但我不清楚幾件事情。 如果我用一組臨時超參數運行網絡模擬，我該如何衡量超參數的「好處」？我正在考慮在每次模擬的N個時代後記錄成本和訓練精度。由於每次模擬需要相對較長的時間（對於我的網絡來說，需要大約70秒來訓練一個時期），
    optimization machine-learning neural-network deep-learning hyperparameters 2017-01-24

    0熱度

    1回答

    H2O中的GridSearch API

    我正在嘗試使用Scala中的GridSearch API for H2O。我發現this文檔說明了在R和Python中要做什麼，但是Java文檔在實際獲得最佳模型之前停止。有人能告訴我最後幾行嗎？ IE給出Grid<MP>我怎麼能得到最好的超參數組合或最好的模型？ 編輯 這裏是我的代碼看起來到目前爲止（它在斯卡拉但很明顯，我打電話到內H2O Java代碼）。 private[this] def h
    java scala machine-learning h2o hyperparameters 2016-10-24

    1熱度

    2回答

    Pyspark - 獲取使用ParamGridBuilder創建的模型的所有參數

    我使用PySpark 2.0進行Kaggle比賽。我想知道模型（RandomForest）的行爲取決於不同的參數。 ParamGridBuilder()允許爲單個參數指定不同的值，然後執行（我猜）整個參數集的笛卡爾乘積。假設我DataFrame已定義： rdc = RandomForestClassifier() pipeline = Pipeline(stages=STAGES + [rdc]
    python machine-learning pyspark apache-spark-ml hyperparameters 2016-09-16

    3熱度

    2回答

    Tensorflow的超參數調諧

    我正在尋找一個直接在Tensorflow（不是Keras或Tflearn）中編寫的代碼的超參數調諧包。你能提出一些建議嗎？
    tensorflow hyperparameters 2017-05-25

    1熱度

    1回答

    在r-caret中隨機搜索

    我最近遇到了插入符號trainControl()函數中的隨機搜索選項。插入符號如何生成參數，以及是否有方法提供某種用戶特定的輸入（例如，參數從哪個分佈中採樣）？在website我才發現這句話： 包含在插入符號 內置機型中包含的代碼來生成隨機調整參數組合 例如，我試圖mxnet與插入符和隨機搜索： # Train control with random search rs_control <- t
    r machine-learning r-caret hyperparameters mxnet 2016-08-04

    1熱度

    2回答

    如何使用hyperopt進行Keras深度學習網絡的超參數優化？

    我想用keras建立一個非線性迴歸模型來預測+ ve連續變量。 對於以下模型，我如何選擇以下超參數？ 隱藏層數和神經元 降比率 使用BatchNormalization或不 激活函數出線性的，RELU，雙曲正切，乙狀結腸 最佳優化器亞當中使用，rmsprog， SGD 代碼 def dnn_reg(): model = Sequential() #layer 1 mo
    python optimization deep-learning keras hyperparameters 2017-04-21

    1熱度

    1回答

    如何判斷RandomizedSearchCV從發佈或無值中進行選擇？

    比方說，我們正試圖找到RandomForestClassifier的最佳參數max_depth。我們使用RandomizedSearchCV： from scipy.stats import randint as sp_randint from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection
    python scipy scikit-learn random-forest hyperparameters 2017-04-22

    0熱度

    1回答

    keras/scikit-learn：使用fit_generator（）進行交叉驗證

    是否可以使用Keras's scikit-learn API和fit_generator()方法？或者用另一種方式產生批次進行培訓？我使用SciPy的稀疏矩陣，在輸入到Keras之前必須將其轉換爲NumPy數組，但由於高內存消耗，我無法同時轉換它們。這裏是我的功能以便產生批次： def batch_generator(X, y, batch_size): n_splits = len(X
    python scikit-learn keras cross-validation hyperparameters 2016-11-28

    1熱度

    1回答

    如何從網格搜索結果確定時期超參數

    我已經運行了網格搜索，並將時代作爲超參數之一。現在選擇最佳模型後，如何確定爲這個特定模型選擇了哪個時期？ 下面是模型 模型詳細信息的摘要： ============== H2OBinomialModel: deeplearning Model ID: dl_grid_model_19 Status of Neuron Layers: predicting Churn, 2-class clas
    r deep-learning h2o grid-search hyperparameters 2016-11-29
最新問題