超参数调优是机器学习模型训练过程中非常重要的一个环节，它直接影响到模型的性能。本文将为您介绍如何使用 AI 工具包进行超参数调优。
超参数简介
超参数是机器学习模型中的参数，它们在训练过程中不会通过学习算法进行优化，而是由用户手动设置。常见的超参数包括学习率、批大小、迭代次数等。
超参数调优方法
- 网格搜索（Grid Search）：通过遍历所有可能的超参数组合，找到最优的超参数配置。
- 随机搜索（Random Search）：在超参数空间中随机选择参数组合进行测试，效率高于网格搜索。
- 贝叶斯优化（Bayesian Optimization）：通过构建概率模型来预测超参数组合的性能，从而指导搜索过程。
AI 工具包超参数调优示例
以下是一个使用 AI 工具包进行超参数调优的示例：
from ailib.hyperparameter import HyperparameterTuner
# 创建超参数搜索对象
tuner = HyperparameterTuner()
# 设置超参数范围
tuner.add_hyperparameter('learning_rate', [0.01, 0.001, 0.0001])
tuner.add_hyperparameter('batch_size', [32, 64, 128])
# 设置评估指标
tuner.set_metric('accuracy')
# 运行超参数搜索
tuner.search()
# 获取最优超参数配置
best_params = tuner.get_best_params()
print('Best parameters:', best_params)
扩展阅读
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