Tensorflow2.0入门：手写超参数搜索实战

本篇教程是关于从零基础入门TensorFlow 2.0的第二部分，专注于第5.1节——超参数搜索。作者强调了在机器学习模型开发过程中，超参数优化的重要性，并提到将通过手动实现和后续使用sklearn库来探讨这一主题。 首先，我们了解到超参数是指在模型训练之前预先设定的，不是由模型结构本身确定的参数，它们通常对模型性能有重大影响。手动实现超参数搜索是为了理解其工作原理和优化过程，这对于提高模型的泛化能力和避免过拟合至关重要。 在代码部分，我们看到一系列的导入操作，包括常见的数据分析库如matplotlib、numpy、pandas、sklearn以及TensorFlow和Keras。这表明作者将利用这些工具进行数据处理、可视化以及构建和评估模型。打印库的版本信息是为了确认所使用的库是最新的，以确保最佳的兼容性和性能。 接下来，作者使用sklearn的fetch_california_housing函数获取加州房价数据集，这是一个回归任务，用于预测房屋的中位价格。通过查看数据集的描述和特征维度，我们可以了解数据的基本情况和预处理的需求。 划分样本部分展示了如何使用train_test_split函数将数据集划分为训练集、验证集和测试集，这是为了评估模型在未见过的数据上的表现，帮助选择最优的超参数组合。通过随机种子确保实验的可重复性。 在实际的超参数搜索中，作者可能会使用循环或者网格搜索等方法，遍历不同的超参数组合，例如学习率、正则化强度、神经网络层数等，每组参数对应一次模型训练，然后根据验证集的表现选择最佳的模型。这部分代码并未直接给出，但读者可以想象其结构：设置一个超参数网格，训练模型，计算性能指标（如均方误差或R²分数），并记录结果。 这篇教程旨在引导初学者理解超参数优化在TensorFlow 2.0中的应用，通过实例演示如何手动调整超参数来提升模型性能。通过实践，读者将学会如何利用sklearn库中的工具来优化模型，以便在实际项目中找到最合适的参数设置。在后续章节中，可能会引入更高级的优化算法，如随机搜索或贝叶斯优化，以进一步提高效率。