超参数优化卷积神经网络 python

超参数优化是指通过对模型中的超参数进行调整和选择，以提高模型的性能和泛化能力。在卷积神经网络中，超参数包括学习率、批量大小、激活函数、滤波器数量等。贝叶斯优化器是一种用于优化超参数的方法之一。

贝叶斯优化器使用贝叶斯方法来建模和优化超参数空间。它通过在每次迭代中选择目前认为最佳的超参数，然后使用模型的性能来更新对超参数的先验知识。这种迭代过程通过优化目标函数来寻找全局最优的超参数组合。

在Python中，可以使用基于贝叶斯优化器的库来优化卷积神经网络的超参数。一种常用的库是`Bayes_opt`，它提供了贝叶斯优化器的实现。通过定义目标函数和超参数空间的范围，可以使用`Bayes_opt`库来搜索最佳的超参数组合。