Keras/Python深度学习中的网格搜索超参数调优（附源码）

超参数优化是深度学习中的重要组成部分。其原因在于，神经网络是公认的难以配置，而又有很多参数需要设置。最重要的是，个别模型的训练非常缓慢。

在这篇文章中，你会了解到如何使用scikit-learn python机器学习库中的网格搜索功能调整Keras深度学习模型中的超参数。

阅读本文后，你就会了解：

如何包装Keras模型以便在scikit-learn中使用，以及如何使用网格搜索。
如何网格搜索常见的神经网络参数，如学习速率、 dropout 率、epochs 和神经元数量。
如何设计自己的超参数优化实验。

概述

本文主要想为大家介绍如何使用scikit-learn网格搜索功能，并给出一套代码实例。你可以将代码复制粘贴到自己的项目中，作为项目起始。

下文所涉及的议题列表：

如何在scikit-learn模型中使用Keras。
如何在scikit-learn模型中使用网格搜索。
如何调优批尺寸和训练epochs。
如何调优优化算法。
如何调优学习率和动量因子。
如何确定网络权值初始值。
如何选择神经元激活函数。
如何调优Dropout正则化。
如何确定隐藏层中的神经元的数量。

如何在scikit-learn模型中使用Keras

通过用KerasClassifier或KerasRegressor类包装Keras模型，可将其用于scikit-learn。

要使用这些包装，必须定义一个函数，以便按顺序模式创建并返回Keras，然后当构建KerasClassifier类时，把该函数传递给build_fn参数。

例如：

def create_model(): ... return model model = KerasClassifier(build_fn=create_model)

KerasClassifier类的构建器为可以采取默认参数，并将其被传递给model.fit()的调用函数，比如 epochs数目和批尺寸（batch size)。

例如：

def create_model(): ... return model model = KerasClassifier(build_fn=create_model, nb_epoch=10)

KerasClassifier类的构造也可以使用新的参数，使之能够传递给自定义的create_model()函数。这些新的参数，也必须由使用默认参数的 create_model() 函数的签名定义。

例如：

def create_model(dropout_rate=0.0): ... return model model = KerasClassifier(build_fn=create_model, dropout_rate=0.2)

您可以在Keras API文档中，了解到更多关于scikit-learn包装器的知识。

如何在scikit-learn模型中使用网格搜索

网格搜索（grid search）是一项模型超参数优化技术。

在scikit-learn中，该技术由GridSearchCV类提供。

当构造该类时，你必须提供超参数字典，以便用来评价param_grid参数。这是模型参数名称和大量列值的示意图。

默认情况下，精确度是优化的核心，但其他核心可指定用于GridSearchCV构造函数的score参数。

默认情况下，网格搜索只使用一个线程。在GridSearchCV构造函数中，通过将 n_jobs参数设置为-1，则进程将使用计算机上的所有内核。这取决于你的Keras后端，并可能干扰主神经网络的训练过程。

当构造并评估一个模型中各个参数的组合时，GridSearchCV会起作用。使用交叉验证评估每个单个模型，且默认使用3层交叉验证，尽管通过将cv参数指定给 GridSearchCV构造函数时，有可能将其覆盖。

下面是定义一个简单的网格搜索示例：

param_grid = dict(nb_epochs=[10,20,30]) grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, n_jobs=-1) grid_result = grid.fit(X, Y)

一旦完成，你可以访问网格搜索的输出，该输出来自结果对象，由grid.fit()返回。best_score_成员提供优化过程期间观察到的最好的评分， best_params_描述了已取得最佳结果的参数的组合。

您可以在scikit-learn API文档中了解更多关于GridSearchCV类的知识。

问题描述

现在我们知道了如何使用scikit-learn 的Keras模型，如何使用scikit-learn 的网格搜索。现在一起看看下面的例子。

所有的例子都将在一个小型的标准机器学习数据集上来演示，该数据集被称为Pima Indians onset of diabetes 分类数据集。该小型数据集包括了所有容易工作的数值属性。

下载数据集，并把它放置在你目前工作目录下，命名为：pima-indians-diabetes.csv。

当我们按照本文中的例子进行，能够获得最佳参数。因为参数可相互影响，所以这不是网格搜索的最佳方法，但出于演示目的，它是很好的方法。

注意并行化网格搜索

所有示例的配置为了实现并行化（n_jobs=-1）。

如果显示像下面这样的错误：

INFO (theano.gof.compilelock): Waiting for existing lock by process '55614' (I am process '55613') INFO (theano.gof.compilelock): To manually release the lock, delete ...

结束进程，并修改代码，以便不并行地执行网格搜索，设置n_jobs=1。

如何调优批尺寸和训练epochs

在第一个简单的例子中，当调整网络时，我们着眼于调整批尺寸和训练epochs。

迭代梯度下降的批尺寸大小是权重更新之前显示给网络的模式数量。它也是在网络训练的优选法，定义一次读取的模式数并保持在内存中。

训练epochs是训练期间整个训练数据集显示给网络的次数。有些网络对批尺寸大小敏感，如LSTM复发性神经网络和卷积神经网络。

在这里，我们将以20的步长，从10到100逐步评估不同的微型批尺寸。

完整代码如下：

# Use scikit-learn to grid search the batch size and epochs import numpy from sklearn.grid_search import GridSearchCV from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier # Function to create model, required for KerasClassifier def create_model(): # create model model = Sequential() model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) # Compile model model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) return model # fix random seed for reproducibility seed = 7 numpy.random.seed(seed) # load dataset dataset = numpy.loadtxt("pima-indians-diabetes.csv", delimiter=",") # split into input (X) and output (Y) variables X = dataset[:,0:8] Y = dataset[:,8] # create model model = KerasClassifier(build_fn=create_model, verbose=0) # define the grid search parameters batch_size = [10, 20, 40, 60, 80, 100] epochs = [10, 50, 100] param_grid = dict(batch_size=batch_size, nb_epoch=epochs) grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, n_jobs=-1) grid_result = grid.fit(X, Y) # summarize results print("Best: %f using %s" % (grid_result.best_score_, grid_result.best_params_)) for params, mean_score, scores in grid_result.grid_scores_: print("%f (%f) with: %r" % (scores.mean(), scores.std(), params))

运行之后输出如下：

Best: 0. using { 
  'nb_epoch': 100, 'batch_size': 20} 0. (0.024774) with: { 
  'nb_epoch': 10, 'batch_size': 10} 0. (0.024774) with: { 
  'nb_epoch': 50, 'batch_size': 10} 0. (0.) with: { 
  'nb_epoch': 100, 'batch_size': 10} 0. (0.021236) with: { 
  'nb_epoch': 10, 'batch_size': 20} 0. (0.014616) with: { 
  'nb_epoch': 50, 'batch_size': 20} 0. (0.024774) with: { 
  'nb_epoch': 100, 'batch_size': 20} 0. (0.075566) with: { 
  'nb_epoch': 10, 'batch_size': 40} 0. (0.019918) with: { 
  'nb_epoch': 50, 'batch_size': 40} 0. (0.027866) with: { 
  'nb_epoch': 100, 'batch_size': 40} 0. (0.032264) with: { 
  'nb_epoch': 10, 'batch_size': 60} 0. (0.052213) with: { 
  'nb_epoch': 50, 'batch_size': 60} 0. (0.004872) with: { 
  'nb_epoch': 100, 'batch_size': 60} 0. (0.) with: { 
  'nb_epoch': 10, 'batch_size': 80} 0. (0.094954) with: { 
  'nb_epoch': 50, 'batch_size': 80} 0. (0.054904) with: { 
  'nb_epoch': 100, 'batch_size': 80} 0. (0.) with: { 
  'nb_epoch': 10, 'batch_size': 100} 0. (0.033299) with: { 
  'nb_epoch': 50, 'batch_size': 100} 0. (0.) with: { 
  'nb_epoch': 100, 'batch_size': 100}

我们可以看到，批尺寸为20、100 epochs能够获得最好的结果，精确度约68％。

如何调优训练优化算法

Keras提供了一套最先进的不同的优化算法。

在这个例子中，我们调整用来训练网络的优化算法，每个都用默认参数。

这个例子有点奇怪，因为往往你会先选择一种方法，而不是将重点放在调整问题参数上（参见下一个示例）。

在这里，我们将评估Keras API支持的整套优化算法。

完整代码如下：

# Use scikit-learn to grid search the batch size and epochs import numpy from sklearn.grid_search import GridSearchCV from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier # Function to create model, required for KerasClassifier def create_model(optimizer='adam'): # create model model = Sequential() model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) # Compile model model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) return model # fix random seed for reproducibility seed = 7 numpy.random.seed(seed) # load dataset dataset = numpy.loadtxt("pima-indians-diabetes.csv", delimiter=",") # split into input (X) and output (Y) variables X = dataset[:,0:8] Y = dataset[:,8] # create model model = KerasClassifier(build_fn=create_model, nb_epoch=100, batch_size=10, verbose=0) # define the grid search parameters optimizer = ['SGD', 'RMSprop', 'Adagrad', 'Adadelta', 'Adam', 'Adamax', 'Nadam'] param_grid = dict(optimizer=optimizer) grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, n_jobs=-1) grid_result = grid.fit(X, Y) # summarize results print("Best: %f using %s" % (grid_result.best_score_, grid_result.best_params_)) for params, mean_score, scores in grid_result.grid_scores_: print("%f (%f) with: %r" % (scores.mean(), scores.std(), params))

运行之后输出如下：

Best: 0. using { 
  'optimizer': 'Adam'} 0. (0.024774) with: { 
  'optimizer': 'SGD'} 0. (0.024774) with: { 
  'optimizer': 'RMSprop'} 0. (0.) with: { 
  'optimizer': 'Adagrad'} 0. (0.029635) with: { 
  'optimizer': 'Adadelta'} 0. (0.031466) with: { 
  'optimizer': 'Adam'} 0. (0.016367) with: { 
  'optimizer': 'Adamax'} 0. (0.003189) with: { 
  'optimizer': 'Nadam'}

结果表明，ATOM优化算法结果最好，精确度约为70％。

如何优化学习速率和动量因子？

预先选择一个优化算法来训练你的网络和参数调整是十分常见的。目前，最常用的优化算法是普通的随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent，SGD），因为它十分易于理解。在本例中，我们将着眼于优化SGD的学习速率和动量因子（momentum）。

学习速率控制每批（batch）结束时更新的权重，动量因子控制上次权重的更新对本次权重更新的影响程度。

我们选取了一组较小的学习速率和动量因子的取值范围：从0.2到0.8，步长为0.2，以及0.9（实际中常用参数值）。

一般来说，在优化算法中包含epoch的数目是一个好主意，因为每批（batch）学习量（学习速率）、每个 epoch更新的数目（批尺寸）和 epoch的数量之间都具有相关性。

完整代码如下：

# Use scikit-learn to grid search the learning rate and momentum import numpy from sklearn.grid_search import GridSearchCV from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier from keras.optimizers import SGD # Function to create model, required for KerasClassifier def create_model(learn_rate=0.01, momentum=0): # create model model = Sequential() model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) # Compile model optimizer = SGD(lr=learn_rate, momentum=momentum) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) return model # fix random seed for reproducibility seed = 7 numpy.random.seed(seed) # load dataset dataset = numpy.loadtxt("pima-indians-diabetes.csv", delimiter=",") # split into input (X) and output (Y) variables X = dataset[:,0:8] Y = dataset[:,8] # create model model = KerasClassifier(build_fn=create_model, nb_epoch=100, batch_size=10, verbose=0) # define the grid search parameters learn_rate = [0.001, 0.01, 0.1, 0.2, 0.3] momentum = [0.0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 0.9] param_grid = dict(learn_rate=learn_rate, momentum=momentum) grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, n_jobs=-1) grid_result = grid.fit(X, Y) # summarize results print("Best: %f using %s" % (grid_result.best_score_, grid_result.best_params_)) for params, mean_score, scores in grid_result.grid_scores_: print("%f (%f) with: %r" % (scores.mean(), scores.std(), params))

运行之后输出如下：

Best: 0. using { 
  'learn_rate': 0.01, 'momentum': 0.0} 0. (0.024774) with: { 
  'learn_rate': 0.001, 'momentum': 0.0} 0. (0.024774) with: { 
  'learn_rate': 0.001, 'momentum': 0.2} 0. (0.) with: { 
  'learn_rate': 0.001, 'momentum': 0.4} 0. (0.012075) with: { 
  'learn_rate': 0.001, 'momentum': 0.6} 0. (0.030647) with: { 
  'learn_rate': 0.001, 'momentum': 0.8} 0. (0.035564) with: { 
  'learn_rate': 0.001, 'momentum': 0.9} 0. (0.024360) with: { 
  'learn_rate': 0.01, 'momentum': 0.0} 0. (0.026557) with: { 
  'learn_rate': 0.01, 'momentum': 0.2} 0. (0.) with: { 
  'learn_rate': 0.01, 'momentum': 0.4} 0. (0.) with: { 
  'learn_rate': 0.01, 'momentum': 0.6} 0. (0.) with: { 
  'learn_rate': 0.01, 'momentum': 0.8} 0. (0.024774) with: { 
  'learn_rate': 0.01, 'momentum': 0.9} 0. (0.024774) with: { 
  'learn_rate': 0.1, 'momentum': 0.0} 0. (0.024774) with: { 
  'learn_rate': 0.1, 'momentum': 0.2} 0. (0.) with: { 
  'learn_rate': 0.1, 'momentum': 0.4} 0. (0.) with: { 
  'learn_rate': 0.1, 'momentum': 0.6} 0. (0.024774) with: { 
  'learn_rate': 0.1, 'momentum': 0.8} 0. (0.024774) with: { 
  'learn_rate': 0.1, 'momentum': 0.9} 0. (0.) with: { 
  'learn_rate': 0.2, 'momentum': 0.0} 0. (0.) with: { 
  'learn_rate': 0.2, 'momentum': 0.2} 0. (0.) with: { 
  'learn_rate': 0.2, 'momentum': 0.4} 0. (0.024774) with: { 
  'learn_rate': 0.2, 'momentum': 0.6} 0. (0.024774) with: { 
  'learn_rate': 0.2, 'momentum': 0.8} 0. (0.024774) with: { 
  'learn_rate': 0.2, 'momentum': 0.9} 0. (0.) with: { 
  'learn_rate': 0.3, 'momentum': 0.0} 0. (0.) with: { 
  'learn_rate': 0.3, 'momentum': 0.2} 0. (0.) with: { 
  'learn_rate': 0.3, 'momentum': 0.4} 0. (0.024774) with: { 
  'learn_rate': 0.3, 'momentum': 0.6} 0. (0.024774) with: { 
  'learn_rate': 0.3, 'momentum': 0.8} 0. (0.024774) with: { 
  'learn_rate': 0.3, 'momentum': 0.9}

可以看到，SGD在该问题上相对表现不是很好，但当学习速率为0.01、动量因子为0.0时可取得最好的结果，正确率约为68%。

如何调优网络权值初始化

神经网络权值初始化一度十分简单：采用小的随机数即可。

现在，有许多不同的技术可供选择。点击此处查看Keras 提供的清单。

在本例中，我们将着眼于通过评估所有可用的技术，来调优网络权值初始化的选择。

我们将在每一层采用相同的权值初始化方法。理想情况下，根据每层使用的激活函数选用不同的权值初始化方法效果可能更好。在下面的例子中，我们在隐藏层使用了整流器（rectifier）。因为预测是二进制，因此在输出层使用了sigmoid函数。

完整代码如下：

# Use scikit-learn to grid search the weight initialization import numpy from sklearn.grid_search import GridSearchCV from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier # Function to create model, required for KerasClassifier def create_model(init_mode='uniform'): # create model model = Sequential() model.add(Dense(12, input_dim=8, init=init_mode, activation='relu')) model.add(Dense(1, init=init_mode, activation='sigmoid')) # Compile model model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) return model # fix random seed for reproducibility seed = 7 numpy.random.seed(seed) # load dataset dataset = numpy.loadtxt("pima-indians-diabetes.csv", delimiter=",") # split into input (X) and output (Y) variables X = dataset[:,0:8] Y = dataset[:,8] # create model model = KerasClassifier(build_fn=create_model, nb_epoch=100, batch_size=10, verbose=0) # define the grid search parameters init_mode = ['uniform', 'lecun_uniform', 'normal', 'zero', 'glorot_normal', 'glorot_uniform', 'he_normal', 'he_uniform'] param_grid = dict(init_mode=init_mode) grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, n_jobs=-1) grid_result = grid.fit(X, Y) # summarize results print("Best: %f using %s" % (grid_result.best_score_, grid_result.best_params_)) for params, mean_score, scores in grid_result.grid_scores_: print("%f (%f) with: %r" % (scores.mean(), scores.std(), params))

运行之后输出如下：

Best: 0. using { 
  'init_mode': 'uniform'} 0. (0.024360) with: { 
  'init_mode': 'uniform'} 0. (0.024774) with: { 
  'init_mode': 'lecun_uniform'} 0. (0.012075) with: { 
  'init_mode': 'normal'} 0. (0.024774) with: { 
  'init_mode': 'zero'} 0. (0.010253) with: { 
  'init_mode': 'glorot_normal'} 0. (0.011201) with: { 
  'init_mode': 'glorot_uniform'} 0. (0.028940) with: { 
  'init_mode': 'he_normal'} 0. (0.004872) with: { 
  'init_mode': 'he_uniform'}

我们可以看到，当采用均匀权值初始化方案（uniform weight initialization ）时取得最好的结果，可以实现约72%的性能。

如何选择神经元激活函数

激活函数控制着单个神经元的非线性以及何时激活。

通常来说，整流器（rectifier）的激活功能是最受欢迎的，但应对不同的问题， sigmoid函数和tanh 函数可能是更好的选择。

在本例中，我们将探讨、评估、比较Keras提供的不同类型的激活函数。我们仅在隐层中使用这些函数。考虑到二元分类问题，需要在输出层使用sigmoid激活函数。

通常而言，为不同范围的传递函数准备数据是一个好主意，但在本例中我们不会这么做。

完整代码如下：

# Use scikit-learn to grid search the activation function import numpy from sklearn.grid_search import GridSearchCV from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier # Function to create model, required for KerasClassifier def create_model(activation='relu'): # create model model = Sequential() model.add(Dense(12, input_dim=8, init='uniform', activation=activation)) model.add(Dense(1, init='uniform', activation='sigmoid')) # Compile model model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) return model # fix random seed for reproducibility seed = 7 numpy.random.seed(seed) # load dataset dataset = numpy.loadtxt("pima-indians-diabetes.csv", delimiter=",") # split into input (X) and output (Y) variables X = dataset[:,0:8] Y = dataset[:,8] # create model model = KerasClassifier(build_fn=create_model, nb_epoch=100, batch_size=10, verbose=0) # define the grid search parameters activation = ['softmax', 'softplus', 'softsign', 'relu', 'tanh', 'sigmoid', 'hard_sigmoid', 'linear'] param_grid = dict(activation=activation) grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, n_jobs=-1) grid_result = grid.fit(X, Y) # summarize results print("Best: %f using %s" % (grid_result.best_score_, grid_result.best_params_)) for params, mean_score, scores in grid_result.grid_scores_: print("%f (%f) with: %r" % (scores.mean(), scores.std(), params))

运行之后输出如下：

Best: 0. using { 
  'activation': 'linear'} 0. (0.009744) with: { 
  'activation': 'softmax'} 0. (0.032106) with: { 
  'activation': 'softplus'} 0. (0.019225) with: { 
  'activation': 'softsign'} 0. (0.018136) with: { 
  'activation': 'relu'} 0. (0.019401) with: { 
  'activation': 'tanh'} 0. (0.009207) with: { 
  'activation': 'sigmoid'} 0. (0.014616) with: { 
  'activation': 'hard_sigmoid'} 0. (0.003189) with: { 
  'activation': 'linear'}

令人惊讶的是（至少对我来说是），“线性（linear）”激活函数取得了最好的效果，准确率约为72%。

如何调优Dropout正则化

在本例中，我们将着眼于调整正则化中的dropout速率，以期限制过拟合（overfitting）和提高模型的泛化能力。为了得到较好的结果，dropout最好结合一个如最大范数约束之类的权值约束。

了解更多dropout在深度学习框架Keras的使用请查看下面这篇文章：

基于Keras/Python的深度学习模型Dropout正则项

它涉及到拟合dropout率和权值约束。我们选定dropout percentages取值范围是：0.0-0.9（1.0无意义）；最大范数权值约束（ maxnorm weight constraint）的取值范围是0-5。

完整代码如下：

# Use scikit-learn to grid search the dropout rate import numpy from sklearn.grid_search import GridSearchCV from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.layers import Dropout from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier from keras.constraints import maxnorm # Function to create model, required for KerasClassifier def create_model(dropout_rate=0.0, weight_constraint=0): # create model model = Sequential() model.add(Dense(12, input_dim=8, init='uniform', activation='linear', W_constraint=maxnorm(weight_constraint))) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(1, init='uniform', activation='sigmoid')) # Compile model model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) return model # fix random seed for reproducibility seed = 7 numpy.random.seed(seed) # load dataset dataset = numpy.loadtxt("pima-indians-diabetes.csv", delimiter=",") # split into input (X) and output (Y) variables X = dataset[:,0:8] Y = dataset[:,8] # create model model = KerasClassifier(build_fn=create_model, nb_epoch=100, batch_size=10, verbose=0) # define the grid search parameters weight_constraint = [1, 2, 3, 4, 5] dropout_rate = [0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9] param_grid = dict(dropout_rate=dropout_rate, weight_constraint=weight_constraint) grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, n_jobs=-1) grid_result = grid.fit(X, Y) # summarize results print("Best: %f using %s" % (grid_result.best_score_, grid_result.best_params_)) for params, mean_score, scores in grid_result.grid_scores_: print("%f (%f) with: %r" % (scores.mean(), scores.std(), params))

运行之后输出如下：

Best: 0. using { 
  'dropout_rate': 0.2, 'weight_constraint': 4} 0. (0.031948) with: { 
  'dropout_rate': 0.0, 'weight_constraint': 1} 0. (0.031948) with: { 
  'dropout_rate': 0.0, 'weight_constraint': 2} 0. (0.026107) with: { 
  'dropout_rate': 0.0, 'weight_constraint': 3} 0. (0.009744) with: { 
  'dropout_rate': 0.0, 'weight_constraint': 4} 0. (0.009744) with: { 
  'dropout_rate': 0.0, 'weight_constraint': 5} 0. (0.008438) with: { 
  'dropout_rate': 0.1, 'weight_constraint': 1} 0. (0.007366) with: { 
  'dropout_rate': 0.1, 'weight_constraint': 2} 0. (0.007366) with: { 
  'dropout_rate': 0.1, 'weight_constraint': 3} 0. (0.012758) with: { 
  'dropout_rate': 0.1, 'weight_constraint': 4} 0. (0.012758) with: { 
  'dropout_rate': 0.1, 'weight_constraint': 5} 0. (0.017566) with: { 
  'dropout_rate': 0.2, 'weight_constraint': 1} 0. (0.009568) with: { 
  'dropout_rate': 0.2, 'weight_constraint': 2} 0. (0.009568) with: { 
  'dropout_rate': 0.2, 'weight_constraint': 3} 0. (0.027126) with: { 
  'dropout_rate': 0.2, 'weight_constraint': 4} 0. (0.030425) with: { 
  'dropout_rate': 0.2, 'weight_constraint': 5} 0. (0.032734) with: { 
  'dropout_rate': 0.3, 'weight_constraint': 1} 0. (0.036782) with: { 
  'dropout_rate': 0.3, 'weight_constraint': 2} 0. (0.036782) with: { 
  'dropout_rate': 0.3, 'weight_constraint': 3} 0. (0.019225) with: { 
  'dropout_rate': 0.3, 'weight_constraint': 4} 0. (0.006639) with: { 
  'dropout_rate': 0.3, 'weight_constraint': 5} 0. (0.008027) with: { 
  'dropout_rate': 0.4, 'weight_constraint': 1} 0. (0.031304) with: { 
  'dropout_rate': 0.4, 'weight_constraint': 2} 0. (0.030425) with: { 
  'dropout_rate': 0.4, 'weight_constraint': 3} 0. (0.030425) with: { 
  'dropout_rate': 0.4, 'weight_constraint': 4} 0. (0.029232) with: { 
  'dropout_rate': 0.4, 'weight_constraint': 5} 0. (0.028940) with: { 
  'dropout_rate': 0.5, 'weight_constraint': 1} 0. (0.009568) with: { 
  'dropout_rate': 0.5, 'weight_constraint': 2} 0. (0.029635) with: { 
  'dropout_rate': 0.5, 'weight_constraint': 3} 0. (0.008027) with: { 
  'dropout_rate': 0.5, 'weight_constraint': 4} 0. (0.011500) with: { 
  'dropout_rate': 0.5, 'weight_constraint': 5} 0. (0.017758) with: { 
  'dropout_rate': 0.6, 'weight_constraint': 1} 0. (0.018688) with: { 
  'dropout_rate': 0.6, 'weight_constraint': 2} 0. (0.018688) with: { 
  'dropout_rate': 0.6, 'weight_constraint': 3} 0. (0.027498) with: { 
  'dropout_rate': 0.6, 'weight_constraint': 4} 0. (0.022326) with: { 
  'dropout_rate': 0.6, 'weight_constraint': 5} 0. (0.014382) with: { 
  'dropout_rate': 0.7, 'weight_constraint': 1} 0. (0.014382) with: { 
  'dropout_rate': 0.7, 'weight_constraint': 2} 0. (0.008438) with: { 
  'dropout_rate': 0.7, 'weight_constraint': 3} 0. (0.011201) with: { 
  'dropout_rate': 0.7, 'weight_constraint': 4} 0. (0.016367) with: { 
  'dropout_rate': 0.7, 'weight_constraint': 5} 0. (0.025780) with: { 
  'dropout_rate': 0.8, 'weight_constraint': 1} 0. (0.019401) with: { 
  'dropout_rate': 0.8, 'weight_constraint': 2} 0. (0.015733) with: { 
  'dropout_rate': 0.8, 'weight_constraint': 3} 0. (0.023510) with: { 
  'dropout_rate': 0.8, 'weight_constraint': 4} 0. (0.017566) with: { 
  'dropout_rate': 0.8, 'weight_constraint': 5} 0. (0.034104) with: { 
  'dropout_rate': 0.9, 'weight_constraint': 1} 0. (0.012075) with: { 
  'dropout_rate': 0.9, 'weight_constraint': 2} 0. (0.013902) with: { 
  'dropout_rate': 0.9, 'weight_constraint': 3} 0. (0.017566) with: { 
  'dropout_rate': 0.9, 'weight_constraint': 4} 0. (0.012075) with: { 
  'dropout_rate': 0.9, 'weight_constraint': 5}

我们可以看到，当 dropout率为0.2%、最大范数权值约束（ maxnorm weight constraint）取值为4时，可以取得准确率约为72%的最好结果。

如何确定隐藏层中的神经元的数量

每一层中的神经元数目是一个非常重要的参数。通常情况下，一层之中的神经元数目控制着网络的代表性容量，至少是拓扑结构某一节点的容量。

此外，一般来说，一个足够大的单层网络是接近于任何神经网络的，至少在理论上成立。

在本例中，我们将着眼于调整单个隐藏层神经元的数量。取值范围是：1—30，步长为5。

一个大型网络要求更多的训练，此外，至少批尺寸（batch size）和 epoch的数量应该与神经元的数量优化。

完整代码如下：

# Use scikit-learn to grid search the number of neurons import numpy from sklearn.grid_search import GridSearchCV from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.layers import Dropout from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier from keras.constraints import maxnorm # Function to create model, required for KerasClassifier def create_model(neurons=1): # create model model = Sequential() model.add(Dense(neurons, input_dim=8, init='uniform', activation='linear', W_constraint=maxnorm(4))) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(1, init='uniform', activation='sigmoid')) # Compile model model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) return model # fix random seed for reproducibility seed = 7 numpy.random.seed(seed) # load dataset dataset = numpy.loadtxt("pima-indians-diabetes.csv", delimiter=",") # split into input (X) and output (Y) variables X = dataset[:,0:8] Y = dataset[:,8] # create model model = KerasClassifier(build_fn=create_model, nb_epoch=100, batch_size=10, verbose=0) # define the grid search parameters neurons = [1, 5, 10, 15, 20, 25, 30] param_grid = dict(neurons=neurons) grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, n_jobs=-1) grid_result = grid.fit(X, Y) # summarize results print("Best: %f using %s" % (grid_result.best_score_, grid_result.best_params_)) for params, mean_score, scores in grid_result.grid_scores_: print("%f (%f) with: %r" % (scores.mean(), scores.std(), params))

运行之后输出如下：

Best: 0. using { 
  'neurons': 5} 0. (0.011201) with: { 
  'neurons': 1} 0. (0.011049) with: { 
  'neurons': 5} 0. (0.017566) with: { 
  'neurons': 10} 0. (0.003683) with: { 
  'neurons': 15} 0. (0.020752) with: { 
  'neurons': 20} 0. (0.025976) with: { 
  'neurons': 25} 0. (0.008027) with: { 
  'neurons': 30}

我们可以看到，当网络中隐藏层内神经元的个数为5时，可以达到最佳结果，准确性约为71%。

超参数优化的小技巧

本节罗列了一些神经网络超参数调整时常用的小技巧。

K层交叉检验（k-fold Cross Validation），你可以看到，本文中的不同示例的结果存在一些差异。使用了默认的3层交叉验证，但也许K=5或者K=10时会更加稳定。认真选择您的交叉验证配置，以确保您的结果是稳定的。
审查整个网络。不要只注意最好的结果，审查整个网络的结果，并寻找支持配置决策的趋势。
并行（Parallelize），如果可以，使用全部的CPU，神经网络训练十分缓慢，并且我们经常想尝试不同的参数。参考AWS实例。
使用数据集的样本。由于神经网路的训练十分缓慢，尝试训练在您训练数据集中较小样本，得到总方向的一般参数即可，并非追求最佳的配置。
从粗网格入手。从粗粒度网格入手，并且一旦缩小范围，就细化为细粒度网格。
不要传递结果。结果通常是特定问题。尽量避免在每一个新问题上都采用您最喜欢的配置。你不可能将一个问题的最佳结果转移到另一个问题之上。相反地，你应该归纳更广泛的趋势，例如层的数目或者是参数之间的关系。
再现性（Reproducibility）是一个问题。在NumPy中，尽管我们为随机数发生器设置了种子，但结果并非百分百重现。网格搜索wrapped Keras模型将比本文中所示Keras模型展现更多可重复性（reproducibility）。

总结

在这篇文章中，你可以了解到如何使用Keras和scikit-learn/Python调优神经网络中的超参数。

尤其是可以学到：

如何包装Keras模型以便在scikit-learn使用以及如何使用网格搜索。
如何网格搜索Keras 模型中不同标准的神经网络参数。
如何设计自己的超参数优化实验。

您有过大型神经网络超参数调优的经历吗？如果有，请投稿至分享您的故事和经验。

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发布者：全栈程序员-站长，转载请注明出处：https://javaforall.net/177998.html原文链接：https://javaforall.net

Keras/Python深度学习中的网格搜索超参数调优（附源码）

概述

如何在scikit-learn模型中使用Keras

如何在scikit-learn模型中使用网格搜索

问题描述

注意并行化网格搜索

如何调优批尺寸和训练epochs

如何调优训练优化算法

如何优化学习速率和动量因子？

如何调优网络权值初始化

如何选择神经元激活函数

如何调优Dropout正则化

如何确定隐藏层中的神经元的数量

超参数优化的小技巧

总结

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Keras/Python深度学习中的网格搜索超参数调优（附源码）

概述

如何在scikit-learn模型中使用Keras

如何在scikit-learn模型中使用网格搜索

问题描述

注意并行化网格搜索

如何调优批尺寸和训练epochs

如何调优训练优化算法

如何优化学习速率和动量因子？

如何调优网络权值初始化

如何选择神经元激活函数

如何调优Dropout正则化

如何确定隐藏层中的神经元的数量

超参数优化的小技巧

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