在机器学习领域，尤其是深度学习中，超参数的调整是一个至关重要的步骤。超参数是模型训练过程中需要预先设定的参数，它们对模型的性能有着直接的影响。手动调整这些参数不仅耗时，而且效率低下。幸运的是，Keras Tuner库的出现使得这个过程变得简单了许多。本文将详细介绍如何使用Keras Tuner来调整神经网络的超参数，并展示其与手动调整相比的优势。
超参数简介
深度学习模型的开发是一个迭代过程。从一个初始架构开始，然后不断调整直到找到一个在时间和计算资源上都能高效训练的模型。这些需要调整的设置就是所谓的超参数。这个过程涉及到编写代码、观察性能，然后重复这个过程直到获得良好的性能表现。超参数的调整，也就是超参数调优，是构建模型过程中非常重要的一部分。如果做得不好，可能会导致模型训练时间过长、参数无效等问题。
超参数的类型
超参数主要分为两大类：模型基础超参数和算法基础超参数。模型基础超参数包括隐藏层的数量、神经元的数量等，而算法基础超参数则影响速度和效率，比如梯度下降中的学习率等。对于更复杂的模型，超参数的数量可能会急剧增加，手动调整它们可能会非常具有挑战性。
Keras Tuner的优势
Keras Tuner是一个用于调整神经网络超参数的库，它可以帮助在Tensorflow中实现神经网络的超参数优化。使用Keras Tuner，可以通过几行代码轻松完成超参数调优这一最具挑战性的任务。
安装Keras Tuner
pip install keras-tuner
为什么需要Keras Tuner
超参数在模型开发中扮演着重要的角色，它们可以产生巨大的差异，帮助防止过拟合，实现良好的偏差和方差权衡等。
使用Keras Tuner调整超参数
首先，将开发一个基线模型，然后使用Keras Tuner进行模型开发。将使用Tensorflow进行实现。
from tensorflow import keras
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.astype('float32') / 255.0
现在，将使用mnist数据集构建一个基线神经网络，帮助识别数字，构建一个深度神经网络。
model1 = keras.Sequential()
model1.add(keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)))
model1.add(keras.layers.Dense(units=512, activation='relu', name='dense_1'))
model1.add(keras.layers.Dropout(0.2))
model1.add(keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))
现在已经构建了基线模型，接下来是编译和训练模型。将使用Adam优化器，学习率为0.001，训练模型10个周期，验证集比例为0.2。
model1.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001),
loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(),
metrics=['accuracy'])
model1.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_split=0.2)
现在已经训练了模型，接下来将在测试集上评估模型，以查看模型性能。
model1_eval = model.evaluate(x_test, y_test, return_dict=True)
使用Keras Tuner调整模型
接下来，将使用Keras Tuner来调整模型的超参数。
import tensorflow as tf
import kerastuner as kt
现在，将设置一个超模型（用于超参数调整的模型称为超模型），将使用模型构建函数定义超模型，可以看到下面的函数返回了一个编译好的模型，具有调整后的超参数。
def model_builder(hp):
model = keras.Sequential()
model.add(keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)))
hp_units = hp.Int('units', min_value=32, max_value=512, step=32)
model.add(keras.layers.Dense(units=hp_units, activation='relu', name='dense_1'))
model.add(keras.layers.Dropout(0.2))
model.add(keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))
hp_learning_rate = hp.Choice('learning_rate', values=[1e-2, 1e-3, 1e-4])
model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(learning_rate=hp_learning_rate),
loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(),
metrics=['accuracy'])
return model
将使用HyperBand调优器，这是一种为超参数优化开发的算法。它使用自适应资源分配和早停来快速收敛到高性能模型。
tuner = kt.Hyperband(model_builder,
objective='val_accuracy',
max_epochs=10,
factor=3,
directory='dir',
project_name='khyperband')
tuner.search_space_summary()
stop_early = tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5)
tuner.search(x_train, y_train, epochs=10, validation_split=0.2, callbacks=[stop_early])
best_hp = tuner.get_best_hyperparameters()[0]
h_model = tuner.hypermodel.build(best_hp)
h_model.summary()
h_model.fit(x_train, y_test, epochs=10, validation_split=0.2)
超参数调优前后模型性能对比
基线模型性能：
- 第一层Dense层的单元数：512
- 优化器的学习率：0.001
- 损失：0.08013473451137543
- 准确率：0.9794999957084656
- 第一层Dense层的单元数：224
- 优化器的学习率：0.001
- 损失：0.07163219898939133
- 准确率：0.979200005531311