隨機搜尋調諧器

[原始碼]

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
)

隨機搜尋調諧器。

參數

• hypermodel：HyperModel 類別的實例（或可呼叫的物件，接受超參數並返回模型實例）。當 Tuner.run_trial() 被覆寫且不使用 self.hypermodel 時，此參數為可選。
• objective：一個字串、keras_tuner.Objective 實例，或一個 keras_tuner.Objective 和字串的列表。如果是一個字串，則會推斷優化的方向（最小化或最大化）。如果是一個 keras_tuner.Objective 的列表，我們將最小化所有目標的總和，減去所有要最大化的目標的總和。當 Tuner.run_trial() 或 HyperModel.fit() 返回一個單一浮點數作為要最小化的目標時，objective 參數為可選。
• 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，神諭可能會在測試 max_trial 模型之前中斷搜尋。預設值為 10。
• seed：可選整數，隨機種子。
• hyperparameters：可選的 HyperParameters 實例。可用於覆寫（或預先註冊）搜尋空間中的超參數。
• tune_new_entries：布林值，是否應將超模型請求但在 hyperparameters 中未指定的超參數條目添加到搜尋空間。如果不是，則將使用這些參數的預設值。預設值為 True。
• allow_new_entries：布林值，是否允許超模型請求未列在 hyperparameters 中的超參數條目。預設值為 True。
• max_retries_per_trial：整數。預設值為 0。如果試驗崩潰或結果無效，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。當達到此數字時，搜尋將停止。當所有重試都失敗時，Trial 會被標記為失敗。
• **kwargs：與所有 Tuner 子類別相關的關鍵字參數。請參閱 Tuner 的 docstring。