model = tf.keras.Sequential([ keras.layers.Dense(17, activation='relu', input_shape=(17,)), keras.layers.Dense(13, activation='relu'), keras.layers.Dense(9, activation='softmax') ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])获取这个模型的最优参数
时间: 2024-04-08 09:35:23 浏览: 16
要获取模型的最优参数,您需要训练模型并使用适当的技术来搜索最佳参数。一种常见的方法是使用网格搜索或随机搜索。
这是一个使用网格搜索来搜索最佳参数的示例代码:
```python
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.metrics import accuracy_score
from tensorflow.keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
# 定义神经网络模型
def create_model():
model = tf.keras.Sequential([
keras.layers.Dense(17, activation='relu', input_shape=(17,)),
keras.layers.Dense(13, activation='relu'),
keras.layers.Dense(9, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
return model
# 创建Keras分类器
model = KerasClassifier(build_fn=create_model)
# 定义参数网格
param_grid = {
'batch_size': [16, 32],
'epochs': [10, 20],
}
# 使用网格搜索进行训练和验证
grid_search = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=3)
grid_search.fit(X_train, y_train)
# 输出最佳参数组合和最佳得分
print("Best parameters: ", grid_search.best_params_)
print("Best score: ", grid_search.best_score_)
```
在上面的示例中,我们将模型包装在`KerasClassifier`中,并定义了一个`create_model`函数来创建模型。然后,我们定义了参数网格`param_grid`,其中包含了不同的批次大小和迭代次数。通过调用`GridSearchCV`进行网格搜索,指定了模型、参数网格和交叉验证的折数。最后,我们使用`fit`方法进行训练和验证,并输出最佳参数组合和最佳得分。
请注意,上述代码中的示例使用了网格搜索来搜索部分参数,并且仅供参考。您可以根据自己的需求定义不同的参数网格,并根据具体的问题选择合适的评估指标进行搜索。另外,您还可以尝试其他的超参数优化技术,如随机搜索、贝叶斯优化等。