Keras Tuner – Automatic Hyperparameter Optimization for Neural Networks | Neural Networks in Python

Keras Tuner (автоматическая оптимизация гиперпараметров) – это библиотека, которая позволяет автоматически оптимизировать гиперпараметры нейронной сети на языке Python с использованием фреймворка Keras. Гиперпараметры являются настройками модели, которые не меняются в процессе обучения и важно подобрать их оптимальные значения для достижения лучшей производительности модели.

В данном руководстве мы рассмотрим, как использовать Keras Tuner для оптимизации гиперпараметров нейронной сети. Прежде всего, убедитесь, что у вас установлен TensorFlow и Keras. Также установите Keras Tuner с помощью следующей команды:

pip install keras-tuner

Теперь давайте начнем с создания модели нейронной сети, которую мы будем оптимизировать. В качестве примера, давайте создадим простую полносвязную нейронную сеть для классификации изображений с использованием датасета mnist:

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

def build_model(hp):
    model = keras.Sequential()
    model.add(layers.Flatten(input_shape=(28, 28)))

    # Оптимизация гиперпараметров
    hp_units = hp.Int('units', min_value=32, max_value=512, step=32)
    model.add(layers.Dense(units=hp_units, activation='relu'))

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

    # Оптимизация скорости обучения
    hp_learning_rate = hp.Choice('learning_rate', values=[1e-2, 1e-3, 1e-4])
    model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(learning_rate=hp_learning_rate),
                  loss='sparse_categorical_crossentropy',
                  metrics=['accuracy'])

    return model

В этом примере мы определяем функцию build_model, которая создает простую нейронную сеть с одним скрытым слоем и оптимизирует два гиперпараметра: количество нейронов в скрытом слое и скорость обучения. Гиперпараметры определяются с помощью объекта hp, созданного в функции build_model.

Теперь давайте настроим объект Hyperband для оптимизации гиперпараметров с помощью Keras Tuner:

from kerastuner.tuners import Hyperband

tuner = Hyperband(
    build_model,
    objective='accuracy',
    max_epochs=10,
    directory='my_dir',
    project_name='mnist'
)

tuner.search_space_summary()

Здесь мы создаем объект Hyperband tuner с указанием функции build_model в качестве аргумента, определяем максимальное количество эпох, директорию для сохранения результатов оптимизации и имя проекта. Метод search_space_summary выводит в консоль информацию о пространстве поиска.

Теперь запустим оптимизацию гиперпараметров нейронной сети:

tuner.search(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_val, y_val))

Здесь мы запускаем поиск гиперпараметров на обучающем наборе данных x_train с использованием оценочного набора данных x_val. Метод search выполняет процесс оптимизации гиперпараметров в течение указанного количества эпох.

После завершения поиска вы можете получить лучшие гиперпараметры и модель с помощью метода get_best_models:

best_model = tuner.get_best_models(num_models=1)[0]
best_hyperparameters = tuner.get_best_hyperparameters(num_trials=1)[0]

print(best_hyperparameters.values)

Этот код выводит наилучшие гиперпараметры модели и сохраняет лучшую модель в переменной best_model.

Теперь вы можете использовать полученную модель для классификации изображений или любой другой задачи машинного обучения. Keras Tuner помогает значительно ускорить процесс оптимизации гиперпараметров нейронной сети и повысить качество модели.

В данном руководстве мы рассмотрели основные шаги по использованию Keras Tuner для автоматической оптимизации гиперпараметров нейронной сети на языке Python с использованием фреймворка Keras. Надеюсь, что данное руководство было полезным и поможет вам в вашей работе с нейронными сетями.