随机搜索调优器

[源代码]

RandomSearch 类

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
)

随机搜索调优器。

参数

• hypermodel: HyperModel 类的实例（或可调用对象，它接受超参数并返回模型实例）。当 Tuner.run_trial() 被重写并且不使用 self.hypermodel 时，它是可选的。
• objective: 字符串，keras_tuner.Objective 实例或 keras_tuner.Objective 和字符串的列表。如果为字符串，则优化方向（最小化或最大化）将被推断。如果为 keras_tuner.Objective 的列表，我们将最小化所有目标的总和，以最小化所有目标的总和的差值，以最大化。当 Tuner.run_trial() 或 HyperModel.fit() 返回单个浮点数作为要最小化的目标时，objective 参数是可选的。
• max_trials: 整数，最大测试试验（模型配置）总数。请注意，如果搜索空间已耗尽，预言机可能会在测试完 max_trial 模型之前中断搜索。默认值为 10。
• seed: 可选的整数，随机种子。
• hyperparameters: 可选的 HyperParameters 实例。可用于覆盖（或提前注册）搜索空间中的超参数。
• tune_new_entries: 布尔值，是否应将超模型请求但未在 hyperparameters 中指定的超参数条目添加到搜索空间，或不添加。如果不是，则将使用这些参数的默认值。默认值为 True。
• allow_new_entries: 布尔值，是否允许超模型请求不在 hyperparameters 中列出的超参数条目。默认值为 True。
• max_retries_per_trial: 整数。默认值为 0。如果试验崩溃或结果无效，则重试 Trial 的最大次数。
• max_consecutive_failed_trials: 整数。默认值为 3。连续失败的 Trial 的最大数量。当达到此数量时，搜索将停止。当所有重试均未成功时，Trial 被标记为失败。
• **kwargs: 与所有 Tuner 子类相关的关键字参数。请参阅 Tuner 的文档字符串。