RandomSearch 调谐器

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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
)

随机搜索调谐器。

参数

• hypermodel: HyperModel 类的实例（或接受超参数并返回 Model 实例的可调用对象）。当 Tuner.run_trial() 被重写且不使用 self.hypermodel 时，它是可选的。
• objective: 字符串、keras_tuner.Objective 实例，或 keras_tuner.Objective 实例和字符串的列表。如果是字符串，将推断优化方向（最小化或最大化）。如果是 keras_tuner.Objective 的列表，我们将最小化所有要最小化的目标之和减去所有要最大化的目标之和。当 Tuner.run_trial() 或 HyperModel.fit() 返回一个表示要最小化的目标的单浮点数时，objective 参数是可选的。
• max_trials: 整数，最多要测试的试验次数（模型配置）总数。请注意，如果搜索空间已穷尽，预言机可能会在测试完 max_trial 个模型之前中断搜索。默认为 10。
• seed: 可选整数，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，表示超模型请求但未在 hyperparameters 中指定的超参数条目是否应添加到搜索空间。如果否，则将使用这些参数的默认值。默认为 True。
• allow_new_entries: 布尔值，表示是否允许超模型请求未在 hyperparameters 中列出的超参数条目。默认为 True。
• max_retries_per_trial: 整数。默认为 0。如果试验崩溃或结果无效，重试 Trial 的最大次数。
• max_consecutive_failed_trials: 整数。默认为 3。最大连续失败 Trial 次数。达到此次数时，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。