Usando un Keras Tuner para la optimización de hiperparámetros de un modelo TensorFlow

Usando Keras Tuner para optimizar hiperparámetros en TensorFlow

Uso del Hyperband Tuner con Código Completo

TensorFlow puede ser altamente eficiente, pero el proceso de encontrar los parámetros correctos puede ser muy agotador y tedioso. Por otro lado, no será tan bueno sin los parámetros correctos. Todos mis tutoriales anteriores sobre TensorFlow mostraron muy buenos resultados. Pero solo presenté mi última versión, donde encontré los mejores resultados. Me llevó muchas pruebas encontrar los parámetros óptimos para obtener buenos resultados.

La biblioteca Keras tiene una herramienta muy útil llamada Keras Tuner que puede ayudar mucho a encontrar los hiperparámetros correctos. En este artículo, trabajaremos en un proyecto, desarrollaremos un modelo completo y veremos cómo funcionan la búsqueda de hiperparámetros con el Keras Tuner en el proyecto.

El requisito previo para este tutorial es que asumo que ya sabes cómo trabajar con Keras y TensorFlow.

Si necesitas ayuda para aprender sobre modelos de TensorFlow y Keras, no dudes en consultar algunos de mis tutoriales anteriores primero. Proporcioné los enlaces al final de este artículo.

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Además, necesitarás instalar keras_tuner. Usé un cuaderno de Google Colab para este proyecto y utilicé esta línea de código para la instalación:

!pip install keras_tuner

Ahora comencemos el proyecto. Aquí están las importaciones necesarias:

import tensorflow as tffrom keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers import BatchNormalizationfrom keras.layers.convolutional import Conv2Dfrom keras.layers.convolutional import MaxPooling2Dfrom keras.layers.core import Activationfrom keras.layers.core import Flattenfrom keras.layers.core import Dropoutfrom keras.layers.core import Densefrom keras import backend as Kfrom sklearn.preprocessing import LabelBinarizerfrom sklearn.metrics import classification_reportfrom keras.optimizers import SGDfrom keras.datasets import cifar10import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np%matplotlib inline

Ahora desarrollaremos algunas funciones que se utilizarán en el modelo. Primero, la función model_build. En el modelo de construcción, se utiliza una red neuronal convolucional de la estructura de la red Mini VGG. Si no estás muy familiarizado con este tipo de estructura, por favor revisa…

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