本文主要是介绍独家 | 简单三步实现Python脚本超参数调优(附代码),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
作者:Jakub Czakon, Neptune.ai
翻译:陈之炎
校对:和中华
本文约1500字,建议阅读5分钟。
Python机器学习模型建立起来之后,如何对它的性能进行优化?按照本指南中的三个步骤可以对任意优化库设置自动调优。
在编写完成一个Python脚本之后,便可以用它训练和评估机器学习模型了,现在,问题来了,是否能对它自动调整超参数以提高其性能呢?
自有办法!
在本文中,将展示如何将脚本转换为可以用任何超参数优化库优化的目标函数。
只需要三个步骤,便可实现模型的参数调整。
准备好了?
那就开始吧!
假设main.py 脚本如下所示:
第1步:从代码中解耦出搜索参数
提取想要调整的参数,将它们放在脚本顶部的字典中,这样做之后,便可以有效地将搜索参数与代码的其余部分解耦。
第2步:将训练和评估打包为一个函数
现在,可以将整个训练和评估逻辑放在 train_evaluate函数的内部。此函数以参数为输入,输出验证分数。
第3步:运行超参数调整脚本
快要实现了。
现在,利用train_evaluate函数作为选定的黑盒优化库的目标。
本例采用Scikit Optimize实现优化,我在另一篇文章中,对此作了详细描述,同时,你也可以使用其它超参数优化库。
Scikit Optimize
https://neptune.ai/blog/scikit-optimize
总之:
定义搜索空间,
创建目标函数以对它最小化,
通过forest_minimize函数运行优化。
在这个例子中,我随机选定了10个参数集,尝试了100种不同的配置下的调优。
这就是全部过程。
result对象包含有关最佳分数和对应参数的信息。
注:如果想在训练结束后进行可视化,并保存诊断图表,那么可以向Neptune中添加一个回调函数和一个记录每次超参数搜索的函数。只需调用库中 helper function from neptune-contrib。
helper function from neptune-contrib
https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/appmsg?t=media/appmsg_edit_v2&action=edit&isNew=1&type=10&token=832229466&lang=zh_CN#NeptuneMonitor
现在,运行参数扫描时,可以看到以下内容:
查看代码、图表和结果中的skopt hyperparameter sweep experiment。
skopt hyperparameter sweep experiment
https://ui.neptune.ai/jakub-czakon/blog-hpo/e/BLOG-369/charts
结语
在本文中,我们学习了如何通过3个步骤对 Python脚本的超参数进行优化。
希望有了这些知识,你能更便捷地建立更优的机器学习模型。
相关文献:
超参数优化实战
如何自动实现超参数优化
用Google Colab的Hyperas实现 Keras超参数调优
原文标题:
How to Do Hyperparameter Tuning on Any Python Script in 3 Easy Steps
原文链接:
https://www.kdnuggets.com/2020/04/hyperparameter-tuning-python.html
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编辑:王菁
校对:林亦霖
译者简介
陈之炎,北京交通大学通信与控制工程专业毕业,获得工学硕士学位,历任长城计算机软件与系统公司工程师,大唐微电子公司工程师,现任北京吾译超群科技有限公司技术支持。目前从事智能化翻译教学系统的运营和维护,在人工智能深度学习和自然语言处理(NLP)方面积累有一定的经验。业余时间喜爱翻译创作,翻译作品主要有:IEC-ISO 7816、伊拉克石油工程项目、新财税主义宣言等等,其中中译英作品“新财税主义宣言”在GLOBAL TIMES正式发表。能够利用业余时间加入到THU 数据派平台的翻译志愿者小组,希望能和大家一起交流分享,共同进步。
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