Tensorflow深度学习模型超参数调优的更好实践

Question

我正在致力于使用 Tensorflow 开发深度学习模型，并面临管理超参数以提高模型性能的一些挑战。

我的问题在于正确选择超参数，例如学习率、批量大小和丢失率。

那么有什么解决方案或策略可以实现调整而不过度拟合？

我想要自动化，那么在这种情况下我应该强调哪一部分？

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout
from tensorflow.keras.models import Sequential

# Define the model architecture
model = Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(128, 128, 3)),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Flatten(),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dropout(0.2),
    Dense(10, activation='softmax')
])

# Compile the model
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# Train the model
history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(val_images, val_labels))

我只是根据自己的直觉尝试了手动调整，但结果并不是我所期望的。

还尝试了超参数中的网格搜索，并随机搜索解决方案。

我想要有关此评估指标改进系统、即兴技术、自动调整工具和启动超参数选择决策的详细答案。

Answer 1

从基于类似模型中使用的典型范围的保守值开始。示例：学习率：0.001。批量大小为 32 或 64，丢失率为 0.2。

使用贝叶斯优化组合进行超参数调整。探索更多以获得更好的价值。

Tensorflow 的

tf.keras.tuner

模块提供了

RandomSearch

和

BayesianOptimization

等工具。或者，与

Optuna

和

Ray Tune

等库集成。

根据模型的目标优先考虑验证准确性或 F1 分数等指标，以获得不同的超参数并避免过度拟合。