Keras로 딥러닝 만들고 파라미터 튜닝하기(Grid Search

파라미터 튜닝하는 방법으로는 

Grid Search

Random Search

배이지안 

최근에 나온 여러가지 방법들

4가지로 나눠 볼 수 있음. 

Grid Search가 가장 간단하지만 성능은 가장 안 좋음

여기서는 Grid Search에 대해서 서술함. 

* 사용법

def create_network(optimizer='rmsprop'):

        network = model.Sequential()

        ............................................................

neural_netowrk = KerasRegressor(buid_fn=create_network)

# => 탐색 할 하이퍼 파라미터 정의

.................................................................

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hyperparameters = dict{epochs = epoch , optimizer = optimizers........}

grid = GridSerchCV(estimator = neural_network, param_grid = hyperparameters)

grid_result = grid.fit(X_val, y_val)

print(grid_result.best_params_)

끝