hyperparameters

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    如何将Keras模型插入scikit-learn pipeline？

    我正在使用Scikit-Learn自定义管道（sklearn.pipeline.Pipeline）与RandomizedSearchCV一起进行超参数优化。这很好。 现在我想插入Keras模型作为管道的第一步。模型的参数应该被优化。计算出来的（拟合的）Keras模型应该稍后在其他步骤中用于流水线中，所以我认为我必须将模型存储为全局变量，以便其他流水线步骤可以使用它。这是正确的吗？我知道Keras为
    machine-learning scikit-learn pipeline keras hyperparameters 2017-02-23

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    优化的超参数进行深网络

    目前我正在试图拿出一个新的结构为CLDNN（卷积，LSTM，深层神经网络） ，就像任何其他的网络，我有困难的时候，优化超参数。 我想尝试网格搜索和随机搜索，以获得最佳的超参数集，但我不清楚几件事情。 如果我用一组临时超参数运行网络模拟，我该如何衡量超参数的“好处”？我正在考虑在每次模拟的N个时代后记录成本和训练精度。由于每次模拟需要相对较长的时间（对于我的网络来说，需要大约70秒来训练一个时期），
    optimization machine-learning neural-network deep-learning hyperparameters 2017-01-24

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    H2O中的GridSearch API

    我正在尝试使用Scala中的GridSearch API for H2O。我发现this文档说明了在R和Python中要做什么，但是Java文档在实际获得最佳模型之前停止。有人能告诉我最后几行吗？ IE给出Grid<MP>我怎么能得到最好的超参数组合或最好的模型？ 编辑 这里是我的代码看起来到目前为止（它在斯卡拉但很明显，我打电话到内H2O Java代码）。 private[this] def h
    java scala machine-learning h2o hyperparameters 2016-10-24

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    Pyspark - 获取使用ParamGridBuilder创建的模型的所有参数

    我使用PySpark 2.0进行Kaggle比赛。我想知道模型（RandomForest）的行为取决于不同的参数。 ParamGridBuilder()允许为单个参数指定不同的值，然后执行（我猜）整个参数集的笛卡尔乘积。假设我DataFrame已定义： rdc = RandomForestClassifier() pipeline = Pipeline(stages=STAGES + [rdc]
    python machine-learning pyspark apache-spark-ml hyperparameters 2016-09-16

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    Tensorflow的超参数调谐

    我正在寻找一个直接在Tensorflow（不是Keras或Tflearn）中编写的代码的超参数调谐包。你能提出一些建议吗？
    tensorflow hyperparameters 2017-05-25

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    在r-caret中随机搜索

    我最近遇到了插入符号trainControl()函数中的随机搜索选项。插入符号如何生成参数，以及是否有方法提供某种用户特定的输入（例如，参数从哪个分布中采样）？在website我才发现这句话： 包含在插入符号 内置机型中包含的代码来生成随机调整参数组合 例如，我试图mxnet与插入符和随机搜索： # Train control with random search rs_control <- t
    r machine-learning r-caret hyperparameters mxnet 2016-08-04

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    如何使用hyperopt进行Keras深度学习网络的超参数优化？

    我想用keras建立一个非线性回归模型来预测+ ve连续变量。 对于以下模型，我如何选择以下超参数？ 隐藏层数和神经元 降比率 使用BatchNormalization或不 激活函数出线性的，RELU，双曲正切，乙状结肠 最佳优化器亚当中使用，rmsprog， SGD 代码 def dnn_reg(): model = Sequential() #layer 1 mo
    python optimization deep-learning keras hyperparameters 2017-04-21

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    如何判断RandomizedSearchCV从发布或无值中进行选择？

    比方说，我们正试图找到RandomForestClassifier的最佳参数max_depth。我们使用RandomizedSearchCV： from scipy.stats import randint as sp_randint from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection
    python scipy scikit-learn random-forest hyperparameters 2017-04-22

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    keras/scikit-learn：使用fit_generator（）进行交叉验证

    是否可以使用Keras's scikit-learn API和fit_generator()方法？或者用另一种方式产生批次进行培训？我使用SciPy的稀疏矩阵，在输入到Keras之前必须将其转换为NumPy数组，但由于高内存消耗，我无法同时转换它们。这里是我的功能以便产生批次： def batch_generator(X, y, batch_size): n_splits = len(X
    python scikit-learn keras cross-validation hyperparameters 2016-11-28

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    如何从网格搜索结果确定时期超参数

    我已经运行了网格搜索，并将时代作为超参数之一。现在选择最佳模型后，如何确定为这个特定模型选择了哪个时期？ 下面是模型 模型详细信息的摘要： ============== H2OBinomialModel: deeplearning Model ID: dl_grid_model_19 Status of Neuron Layers: predicting Churn, 2-class clas
    r deep-learning h2o grid-search hyperparameters 2016-11-29
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