parameter_space = { 'max_iter':[100, 500, 1000], 'hidden_layer_sizes': [(5,), (10,), (20,)], 'activation': ['relu', 'tanh'], 'solver': ['sgd', 'adam'], 'alpha': [0.0001, 0.01, 0.05], 'learning_rate': ['constant', 'invscaling', 'adaptive'], } 含义
时间: 2023-08-20 15:41:18 浏览: 49
这段代码定义了一个MLP算法的参数空间,用于进行参数搜索和优化。参数空间包括以下参数:
1. `max_iter`:最大迭代次数,即训练的最大轮数。选项包括100、500和1000。
2. `hidden_layer_sizes`:隐藏层的大小,以元组的形式表示。例如,`(5,)`表示有一个大小为5的隐藏层,`(10,)`表示有一个大小为10的隐藏层,`(20,)`表示有一个大小为20的隐藏层。这里包括了三种不同的隐藏层大小。
3. `activation`:激活函数的类型。选项包括ReLU和tanh。
4. `solver`:权重优化的算法。选项包括sgd(随机梯度下降)和adam(自适应矩估计)。
5. `alpha`:L2正则化参数,用于控制过拟合。选项包括0.0001、0.01和0.05。
6. `learning_rate`:学习率的类型。选项包括constant(恒定学习率)、invscaling(随时间递减的学习率)和adaptive(根据训练误差自动调整学习率)。
这些参数的不同组合将会生成不同的MLP模型,从而寻找最佳的模型参数来获得最佳的性能。
相关问题
优化代码 std::map<int, int> my_map; // 假设 my_map 是要分组的 std::map for(int i=0;i<1234;i++){ my_map[i] = i*2; } const int max_group_size = 200; // 每组最多有 200 个元素 // 将 std::map 转换为 std::vector std::vector<std::pair<int, int>> my_vector(my_map.begin(), my_map.end()); // 使用 std::partition 算法将元素分组 auto partition_iter = std::begin(my_vector); while (partition_iter != std::end(my_vector)) { auto next_partition_iter = std::next(partition_iter,max_group_size); if(next_partition_iter > std::end(my_vector)){ next_partition_iter = std::end(my_vector); } for(auto iter = partition_iter;iter != next_partition_iter;++iter){ std::cout << iter->first << " --> " << iter->second << std::endl; } std::cout << "======group end======" << std::endl; partition_iter = next_partition_iter; }
这段代码看起来已经很不错了,但是还有一些可以优化的地方:
1. 在 for 循环中使用 emplace_back() 而不是直接赋值,可以避免多余的拷贝操作。
2. 在 std::partition 中使用 lambda 表达式,可以避免定义额外的函数对象。
3. 在 std::next 中使用 std::min 可以避免超出边界的问题。
下面是优化后的代码:
```
std::map<int, int> my_map;
for (int i = 0; i < 1234; i++) {
my_map.emplace(i, i * 2);
}
const int max_group_size = 200;
std::vector<std::pair<int, int>> my_vector;
my_vector.reserve(my_map.size());
for (const auto& pair : my_map) {
my_vector.emplace_back(pair.first, pair.second);
}
auto partition_iter = std::begin(my_vector);
while (partition_iter != std::end(my_vector)) {
const auto next_partition_iter = std::next(partition_iter, std::min(max_group_size, static_cast<int>(std::distance(partition_iter, std::end(my_vector)))));
std::for_each(partition_iter, next_partition_iter, [](const auto& pair) {
std::cout << pair.first << " --> " << pair.second << '\n';
});
std::cout << "======group end======" << '\n';
partition_iter = next_partition_iter;
}
```
这样做的好处是减少了不必要的拷贝和函数调用,使代码更加优雅和高效。
解释一下MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(100,), activation='logistic', solver='lbfgs', max_iter=1000)
MLPRegressor是一种基于多层感知器的回归模型,其中hidden_layer_sizes参数指定了神经网络的隐藏层大小,activation参数指定了激活函数类型,solver参数指定了优化器算法类型,max_iter参数指定了最大迭代次数。具体来说,hidden_layer_sizes=(100,)表示有一个包含100个神经元的隐藏层,activation='logistic'表示使用sigmoid激活函数,solver='lbfgs'表示使用拟牛顿法优化器算法,max_iter=1000表示最大迭代次数为1000次。