利用Keras.engineModel()进行模型的超参数优化和自动化搜索

在深度学习中，超参数是指模型的学习算法本身无法自动学习的参数。这些超参数的选择通常需要经过多次实验和调整，以达到 性能。而自动化搜索超参数的方法可以帮助我们更快速地找到 的参数组合。

Keras是一个高级深度学习库，提供了丰富的API和工具来构建、训练和评估深度学习模型。其中，Keras.engine.Model()是Keras模型的基类，我们可以通过继承该类来定义自己的模型。

在Keras中，有两种常用的方法可以进行模型的超参数优化和自动化搜索，分别是网格搜索和随机搜索。

1. 网格搜索(Grid Search)

网格搜索是一种穷举搜索的方法，它会遍历所有可能的参数组合，并对每个组合进行评估。在Keras中，我们可以使用sklearn中的GridSearchCV来进行网格搜索。

首先，我们需要定义模型的超参数空间，即各个参数的取值范围。例如，我们可以定义一个字典参数空间，包含学习率、隐藏层节点数和批次大小等参数：

param_grid = {

    'learning_rate': [0.1, 0.01, 0.001],

    'hidden_nodes': [16, 32, 64],

    'batch_size': [32, 64, 128]

}

接下来，我们需要定义一个函数来创建和编译模型，并返回一个可供网格搜索使用的可调用对象：

def create_model(learning_rate, hidden_nodes, batch_size):

    model = Sequential()

    model.add(Dense(hidden_nodes, input_dim=784, activation='relu'))

    model.add(Dense(10, activation='softmax'))

    optimizer = Adam(lr=learning_rate)

    model.compile(optimizer=optimizer, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

    return model

然后，我们可以使用GridSearchCV进行超参数搜索：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

model = KerasClassifier(build_fn=create_model, epochs=10, verbose=0)

grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, n_jobs=1, cv=3)

grid_result = grid.fit(X_train, y_train)

最后，我们可以打印出得到的 参数组合和 得分：

print("Best: %f using %s" % (grid_result.best_score_, grid_result.best_params_))

2. 随机搜索(Random Search)

随机搜索是一种基于随机采样的搜索方法，它不同于网格搜索的穷举遍历，而是在指定的超参数空间中随机选择一组参数进行评估。同样，我们可以使用sklearn中的RandomizedSearchCV来进行随机搜索。

首先，我们需要定义超参数空间和模型创建函数，与网格搜索的方法相同：

param_dist = {

    'learning_rate': [0.1, 0.01, 0.001],

    'hidden_nodes': [16, 32, 64],

    'batch_size': [32, 64, 128]

}

def create_model(learning_rate, hidden_nodes, batch_size):

    model = Sequential()

    model.add(Dense(hidden_nodes, input_dim=784, activation='relu'))

    model.add(Dense(10, activation='softmax'))

    optimizer = Adam(lr=learning_rate)

    model.compile(optimizer=optimizer, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

    return model

下一步，我们可以使用RandomizedSearchCV进行超参数搜索：

from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV

model = KerasClassifier(build_fn=create_model, epochs=10, verbose=0)

random = RandomizedSearchCV(estimator=model, param_distributions=param_dist, n_iter=10, cv=3)

random_result = random.fit(X_train, y_train)

最后，我们可以打印出得到的 参数组合和 得分：

print("Best: %f using %s" % (random_result.best_score_, random_result.best_params_))

这样，我们就可以通过网格搜索或随机搜索方法来优化Keras模型的超参数，并找到 的参数组合。这种自动化搜索的方法可以帮助我们更快速地找到 的超参数设置，提高模型的性能和准确率。