Head vs breakz
[인공지능] - Hyperopt 본문
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학습 속도, layer 수 , layer의 뉴런 수를 변경하는데 유용하다
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oriented random search
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고정된 값으로 하는 것 보다, 임의로 검색하고 값을 좁히는 것이 더 효율적이다
from hyperopt import hp
hyperparam_generators = {
'randint': hp.randint('randint', 5),
'uniform': hp.uniform('uniform', -1, 3),
'loguniform': hp.loguniform('loguniform', -0.3, 0.3),
'normal': hp.normal('normal', 1, 2),
'lognormal': hp.lognormal('lognormal', 0, 0.3)
}
#hp.randint(label, upper)
#hp.uniform(label, low, high)
#hp.loguniform(label, low, high)
#hp.loguniform(label, low, high)
#hp.lognormal(label, mu, sigma)
참고& 도움
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