隨機搜尋調整器

[來源]

RandomSearch 類別

keras_tuner.RandomSearch(
    hypermodel=None,
    objective=None,
    max_trials=10,
    seed=None,
    hyperparameters=None,
    tune_new_entries=True,
    allow_new_entries=True,
    max_retries_per_trial=0,
    max_consecutive_failed_trials=3,
    **kwargs
)

隨機搜尋調整器。

參數

• hypermodel：HyperModel 類別的實例（或接受超參數並返回模型實例的可呼叫物件）。當 Tuner.run_trial() 被覆蓋且不使用 self.hypermodel 時，此參數為可選的。
• objective：字串、keras_tuner.Objective 實例，或 keras_tuner.Objective 和字串的清單。如果是字串，將會推斷出最佳化的方向（最小化或最大化）。如果是 keras_tuner.Objective 的清單，我們將最小化所有目標的總和以進行最小化，或減去所有目標的總和以進行最大化。當 Tuner.run_trial() 或 HyperModel.fit() 返回單一浮點數作為要最小化的目標時，objective 參數為可選的。
• max_trials：整數，最多要測試的試驗（模型配置）總數。請注意，如果搜尋空間已耗盡，預測器可能會在測試 max_trial 個模型之前中斷搜尋。預設值為 10。
• seed：可選的整數，隨機種子。
• hyperparameters：可選的 HyperParameters 實例。可用於覆蓋（或預先註冊）搜尋空間中的超參數。
• tune_new_entries：布林值，表示是否應將超模型請求但未在 hyperparameters 中指定的超參數項目添加到搜尋空間中。如果為否，則將使用這些參數的預設值。預設值為 True。
• allow_new_entries：布林值，表示是否允許超模型請求 hyperparameters 中未列出的超參數項目。預設值為 True。
• max_retries_per_trial：整數。預設值為 0。如果 Trial 崩潰或結果無效，則重試 Trial 的最大次數。
• max_consecutive_failed_trials：整數。預設值為 3。連續失敗的 Trial 的最大數量。達到此數字時，搜尋將停止。當所有重試均未成功時，Trial 將被標記為失敗。
• **kwargs：與所有 Tuner 子類別相關的關鍵字引數。請參閱 Tuner 的說明文件。