Описание тега hyperparameters

Вопросы с тегом
Machine Learning engines use hyper-parameters for their learning phase behaviour. Different values thus modify the learner's model ability to generalise and avoid overfitting and/or bias towards a given DataSET training-phase observed values.
0 ответов

Проблемы с настройкой пространства условного поиска в hyperopt

Я полностью признаю, что я, возможно, неправильно устанавливаю условное пространство, но по какой-то причине я просто не могу заставить это работать вообще. Я пытаюсь использовать hyperopt для настройки модели логистической регрессии, и в зависимост…
09 май '17 в 01:06
1 ответ

Соединение склеарн конвейера + вложенная перекрестная проверка для регрессии КНН

Я пытаюсь выяснить, как построить рабочий процесс для sklearn.neighbors.KNeighborsRegressor это включает: нормализовать функции выбор функции (лучшее подмножество из 20 числовых функций, без конкретной суммы) перекрестная проверка гиперпараметра K в…
17 июл '17 в 17:53
3 ответа

Как использовать поиск по сетке с подходящим генератором в керасе

Я хочу, чтобы сетка поиска параметров модели с fit_generator в качестве ввода в керасе я нахожу ниже код в переполнение стека и изменить его 1- но я не понимаю, как дать fit_generator или flow_from_directory для соответствия функции (последняя строк…
14 ноя '17 в 07:10
2 ответа

Настройка гиперпараметров для нескольких выходов с использованием mxnet в R

В настоящее время я пытаюсь построить MLP с несколькими выходами. Для MLP с одним выходом я обычно использую реализацию пакета H2o, в которой реализована хорошая функция поиска по случайной сетке. Поскольку H2o не поддерживает несколько выходов, я п…
26 сен '17 в 13:23
2 ответа

Kfold Cross Validation и GridSearchCV

Ну, я пытаюсь понять, как и в какой момент в алгоритме применять Kfold CV и GridSearchCV. Также, если я правильно понимаю, GridSearchCV используется для настройки гиперпараметра, т.е. какие значения аргументов дадут лучший результат, а Kfold CV испо…
19 мар '18 в 07:03
1 ответ

Оптимизация гиперпараметров с помощью моделей keras: GridSearchCV или talos?

Я хочу настроить гиперпараметры на keras модели, и я изучал альтернативы, которые у меня были под рукой. Первым и наиболее очевидным было использование scikit-learn обертки, как показано здесь ( https://keras.io/scikit-learn-api/), таким образом, им…
08 июн '18 в 07:22
1 ответ

Параметры ядра Гауссовой регрессии процесса: как получить их в Scikit-learn?

Я использую квадратное экспоненциальное ядро ​​или RBF в своей регрессионной операции с использованием GaussianProcessRegressor из Scikit-learn. Кроме того, я использую внутренний оптимизатор 'fmin_l_bfgs_b' (Алгоритм L-BFGS-B) для оптимизации парам…
11 май '18 в 08:11
1 ответ

Выбор параметров и перекрестная проверка в k-кратном порядке

У меня есть один набор данных, и мне нужно выполнить перекрестную проверку, например, 10-кратную перекрестную проверку для всего набора данных. Я хотел бы использовать ядро ​​радиальной базисной функции (RBF) с выбором параметров (для ядра RBF есть …
06 май '16 в 03:41
2 ответа

Как элегантно передать лучшие параметры Sklearn's GridseachCV другой модели?

Я нашел набор лучших гиперпараметров для моего оценщика KNN с Grid Search CV: >>> knn_gridsearch_model.best_params_ {'algorithm': 'auto', 'metric': 'manhattan', 'n_neighbors': 3} Все идет нормально. Я хочу обучить мою окончательную оценку э…
13 июл '17 в 07:57
0 ответов

Оптимизация гиперпараметра при нестабильной производительности сети

Я тренирую нейронную сеть на данных изображений. Он имеет два входных сверточных, один полностью подключенный и один выходной слой. Функции активации являются relus, и я использую Adam Optimizer и инициализацию веса Xavier. Потери рассчитываются из …
19 июл '18 в 14:33
1 ответ

Настройка гиперпараметра с использованием hyperopt sklearn с RandomForestClassifier

В настоящее время я пытаюсь оптимизировать гиперпараметры, используя либо RandomizedSearchCV или же GridSearchCV, Для сравнения я хочу попробовать hyperopt, который также доступен как hyperopt-sklearn ( https://github.com/hyperopt/hyperopt-sklearn).…
17 апр '18 в 07:44
2 ответа

Настройка гиперпараметра с использованием пакета MLR

Я хочу настроить гиперпараметры для случайного леса, используя пакет MLR. У меня есть несколько вопросов: 1) Как мне решить, какой из параметров мне следует настроить? Я что-то слышал о том, чтобы поддерживать num.trees как можно выше в вычислительн…
28 июн '18 в 16:45
1 ответ

Как легче получить гиперпараметры?

Многие модели машинного обучения включают гиперпараметры. Какова наилучшая практика, чтобы найти эти гиперпараметры, используя данные? Или как ты это делаешь?
02 ноя '12 в 14:43
0 ответов

Как увеличить количество истинных положительных результатов и уменьшить количество ложных положительных результатов в классификаторе MLP?

У меня есть простой классификатор MLPC: classifier = MLPClassifier(solver='lbfgs', alpha=1e-5, hidden_layer_sizes=(5, 2), random_state=seed) прогнозируемый результат равен 0 или 1 Мой пользователь считает, что FP = -1 балл, TP =1 балл TN = 0 баллов,…
03 дек '18 в 08:00
1 ответ

AUC модели случайного леса ниже после настройки параметров с использованием гипергрид-поиска и CV с 10-кратным увеличением

Значение AUC, которое я получил без настройки гиперпараметра, было выше. Я использовал одни и те же данные тренировок, может быть, здесь что-то упущено или есть какое-то обоснованное объяснение. Данные представляют собой среднее значение встраивания…
10 дек '18 в 15:34
1 ответ

Невозможно выбрать объекты _thread.RLock при запуске мелодии ray packge для python (настройка гиперпараметров)

Я пытаюсь сделать гипер-настройку параметров с помощью пакета настройки Ray. Ниже показан мой код: # Disable linter warnings to maintain consistency with tutorial. # pylint: disable=invalid-name # pylint: disable=g-bad-import-order from __future__ i…
11 дек '18 в 06:51
1 ответ

ap_uniform_sampler() отсутствует 1 обязательный позиционный аргумент: 'high' в пакете Ray Tune для python

Я пытаюсь использовать пакет Ray Tune для настройки гиперпараметров LSTM, реализованных с использованием чистого Tensorflow. Для этого я использовал гиперполосный планировщик и алгоритмы HyperOptSearch, а также использую метод обучаемых классов. Ког…
19 дек '18 в 04:33
1 ответ

Не все точки находятся в пределах ошибки пространства в Scikit-Optimize

Я пытаюсь выполнить задачу оптимизации гиперпараметров на модели LSTM (чисто Tensorflow) с использованием пакета оптимизации scikit. Для этого я использую байесовский метод оптимизации с использованием гауссовских процессов (gp_minimize). Демонстрац…
02 янв '19 в 10:10
1 ответ

Поиск в сетке с помощью GridSearchCV - scikit-learn (настройка гиперпараметров) с использованием ImageDataGenerator (keras)?

Как я могу выполнить настройку гиперпараметра, когда мой ввод изображения через ImageDataGenerator? Мои данные тренировок и тестов представлены не в виде массивов (X_train, Y_train и т. Д.). Я хочу настроить свои гиперпараметры, используя GridSearch…
07 янв '19 в 16:44
3 ответа

ClientError: канал поезда не указан с AWS object_detection_augmented_manifest_training с использованием наземных изображений истинности

Я выполнил работу по маркировке в наземной истине AWS и начал работать над шаблоном блокнота для обнаружения объектов. У меня есть 2 манифеста с 293 помеченными изображениями для птиц в поезде и набором валидации, например: {"source-ref":"s3://XXXXX…
13 янв '19 в 17:15