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python - 在神经网络中找到最佳学习率和时期

问题描述

我创建了一个单层神经网络，具有两个输出（每个类一个，0 或 1），使用 sigmoid 方法和 SGD 优化器进行训练。我还训练了没有任何隐藏层的 NN。此外，我已经使用 StratifiedKFold 和 4 个拆分验证了模型的性能。训练的模型设计为 lr=0.1 和 epochs=150，但是，我不知道这些值是否在优化模型。出于这个原因，我想运行 20 种学习率参数和 epoch 的组合，以查看最准确的结果以及我获得这些参数的哪个组合。在限制之下：

请看下面的代码：

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense
from keras import layers
from keras.optimizers import SGD
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score

#Function to create the NN model
def create_model():    
    #Neural Network model
    ann = Sequential()
    #Number of columns of training dataset
    n_cols = x_train.shape[1]
    #Output
    ann.add(Dense(units=1,activation='sigmoid',input_shape=(n_cols,)))
    #SGD Optimizer
    sgd = SGD(lr=0.1)
    #Compile with SGD optimizer and binary_crossentropy
    ann.compile(optimizer=sgd,
                loss='binary_crossentropy',
                metrics=['accuracy'])
    return ann

#Creating the model
model=KerasClassifier(build_fn=create_model,epochs=150,batch_size=10,verbose=0)
#Evaluating the model using StratifiedKFold
kfold = StratifiedKFold(n_splits=4, shuffle=True, random_state=2)
results=cross_val_score(model,x_train,y_train,cv=kfold)
#Accuracies
print(results)

为了创建由学习率和 epochs 组成的 20 个组合，首先，我创建了 lr 和 epochs 的随机值：

   #Epochs
   epo = np.random.randint(10,150)
   #Learning Rate
   learn = np.random.randint(0.01,1)

我的问题是我不知道如何将其放入 NN 的代码中，以便找到哪个组合可以提供模型的最佳精度。

标签： pythontensorflowmachine-learningkerasneural-network

解决方案

无需优化您可以轻松使用 early stop 的 epoch 数量，当您的损失或准确性没有改善时它将停止，因此只需将您的 epoch 设置一个大数字（例如 300 ）并添加：

keras.callbacks.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', min_delta=0.1)

您还可以通过以下方式调用最佳权重（就在模型开始过度拟合之前）：

restore_best_weights=True

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