TensorFlowモデルのハイパーパラメータ調整にKeras Tunerを使用する
TensorFlowモデルのハイパーパラメータ調整にKeras Tunerを使用する
完全なコードでのHyperband Tunerの使用
TensorFlowは非常に効率的である一方、適切なパラメータを見つけるプロセスは非常に疲れるし退屈です。一方、適切なパラメータがなければそれほど優れたものにはなりません。Tensorflowのこれまでのすべてのチュートリアルでは非常に良い結果が示されました。ただし、最後のバージョンのみを表示し、最良の結果を見つけるために多くの試行が必要でした。
Kerasライブラリには、Keras Tunerという便利なツールがあり、適切なハイパーパラメータを見つけるのに非常に役立ちます。この記事では、プロジェクトでハイパーパラメータを見つけるためにKeras Tunerを使用する方法について取り組みます。
このチュートリアルの前提条件は、すでにKerasとTensorflowの操作方法を知っているということです。
TensorflowとKerasモデルについて学ぶのに助けが必要な場合は、まず私の以前のいくつかのチュートリアルをチェックしてください。この記事の最後にリンクを提供しました。
また、keras_tunerをインストールする必要があります。このプロジェクトではGoogle Colabノートブックを使用し、以下のコードを使用しました：
!pip install keras_tunerでは、プロジェクトを始めましょう。以下は必要なインポートです：
import tensorflow as tffrom keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers import BatchNormalizationfrom keras.layers.convolutional import Conv2Dfrom keras.layers.convolutional import MaxPooling2Dfrom keras.layers.core import Activationfrom keras.layers.core import Flattenfrom keras.layers.core import Dropoutfrom keras.layers.core import Densefrom keras import backend as Kfrom sklearn.preprocessing import LabelBinarizerfrom sklearn.metrics import classification_reportfrom keras.optimizers import SGDfrom keras.datasets import cifar10import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np%matplotlib inline次に、モデルで使用されるいくつかの関数を開発します。まず、model_build関数です。モデルビルドでは、Mini VGGネットワーク構造の畳み込みニューラルネットワークを使用しています。このタイプの構造にあまり慣れていない場合は、チェックしてください…
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