【Python深度学习系列】网格搜索选择神经网络超参数：隐含层神经元数量（案例+源码）

本文主要是介绍【Python深度学习系列】网格搜索选择神经网络超参数：隐含层神经元数量（案例+源码），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！

这是我的第259篇原创文章。

一、引言

在深度学习中，超参数是指在训练模型时需要手动设置的参数，它们通常不能通过训练数据自动学习得到。超参数的选择对于模型的性能至关重要，因此在进行深度学习实验时，超参数调优通常是一个重要的步骤。常见的超参数包括：

• model.add()

  • neurons（隐含层神经元数量）

  • init_mode（初始权值）

  • activation（激活函数）

  • dropout（丢弃率）

• model.compile()

  • loss（损失函数）

  • optimizer（优化器）

    • learning rate（学习率）

    • momentum（动量）

    • weight decay（权重衰减系数）

• model.fit()

  • batch size（批量大小）

  • epochs（迭代次数）

一般来说，可以通过手动调优、网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）、自动调参算法方式进行超参数调优，本文采用网格搜索选择神经网络隐含层神经元数量。

二、实现过程

2.1 准备数据

dataset：

dataset = pd.read_csv("data.csv", header=None)
dataset = pd.DataFrame(dataset)
print(dataset)

2.2 数据划分

# 切分数据为输入 X 和输出 Y
X = dataset.iloc[:,0:8]
Y = dataset.iloc[:,8]
# 为了复现，设置随机种子
seed = 7
np.random.seed(seed)
random.set_seed(seed)

2.3 创建模型

需要定义个网格的架构函数create_model，create_model里面的参数要在KerasClassifier这个对象里面存在而且参数名要一致。

def create_model(neurons_1):# 创建模型model = Sequential()model.add(Dense(neurons_1, input_shape=(8, ), kernel_initializer='uniform', activation='relu'))model.add(Dropout(0.2))model.add(Dense(1, kernel_initializer='uniform', activation='sigmoid'))# 编译模型model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])return modelmodel = KerasClassifier(model=create_model, epochs=100, batch_size=80, verbose=0, neurons_1=1)

这里使用了scikeras库的KerasClassifier类来定义一个分类器，这里由于KerasClassifier没有定义隐含神经元的参数，需要自定义一个表示隐含层神经元的参数neurons_1，并赋默认值为1。

2.4 定义网格搜索参数

param_grid = {'neurons_1': [1, 5, 10, 15, 20, 25, 30]}

param_grid是一个字典，key是超参数名称，这里的名称必须要在KerasClassifier这个对象里面存在而且参数名要一致。

2.5 进行参数搜索

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
grid = GridSearchCV(estimator=model,  param_grid=param_grid)
grid_result = grid.fit(X, Y)

使用sklearn里面的GridSearchCV类进行参数搜索，传入模型和网格参数。

2.6 总结搜索结果

print("Best: %f using %s" % (grid_result.best_score_, grid_result.best_params_))
means = grid_result.cv_results_['mean_test_score']
stds = grid_result.cv_results_['std_test_score']
params = grid_result.cv_results_['params']
for mean, stdev, param in zip(means, stds, params):print("%f (%f) with: %r" % (mean, stdev, param))

结果：

经过网格搜索，隐含层神经元数量，最优的结果是30。

作者简介：

读研期间发表6篇SCI数据挖掘相关论文，现在某研究院从事数据算法相关科研工作，结合自身科研实践经历不定期分享关于Python、机器学习、深度学习、人工智能系列基础知识与应用案例。致力于只做原创，以最简单的方式理解和学习，关注我一起交流成长。需要数据集和源码的小伙伴可以关注底部公众号添加作者微信。

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