深度学习模型，特别是深度神经网络，由多个层次构成，包括输入层、一个或多个隐藏层以及输出层。在开发深度学习模型时，必须选择最优的超参数值，如激活函数、批量大小和学习率等，以便对这些层进行微调。超参数控制学习过程，其值直接影响模型的其他参数，如权重和偏置，进而影响模型的性能。机器学习模型的准确性通常通过微调这些超参数来提高，因此，机器学习研究者必须深入理解这些超参数。
本文将深入探讨上述超参数，并观察它们如何影响模型性能。考虑了“Pima Indian Diabetes Dataset”，该数据集包含了美国亚利桑那州凤凰城附近768名妇女的信息，依赖变量是糖尿病。其中268人属于“阳性”类别，其余500人属于“阴性”类别。数据集包含8个属性：怀孕次数、OGTT（口服葡萄糖耐量测试）、血压、皮肤厚度、胰岛素、BMI（身体质量指数）、年龄和糖尿病家族史。
使用的神经网络结构包括一个8节点的输入层，接着是第一个有12节点的隐藏层，第二个隐藏层有8个节点，所有节点都连接到输出层的单个节点。输出层用于产生二进制输出值，并使用sigmoid激活函数，因为处理的是二分类问题。
下表显示了进行的不同实验设置，以研究超参数对模型性能的影响。批量大小是梯度下降技术中的一个重要超参数，它影响学习算法的动态。在小批量梯度下降中，批量大小设置为大于1且小于训练数据集中的总样本数。在Python中，可以在训练模型时指定批量大小，如下所示：
history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=NB_EPOCHS, batch_size=BATCH_SIZE, verbose=0, shuffle=False)
上述图表显示了使用小批量梯度下降时，不同批量大小的模型在训练和测试数据集上的分类准确性。图表显示，小批量大小5和10通常导致快速学习（在100个周期内训练数据集上的准确性超过0.72），但学习过程波动较大，分类准确性的方差较高。较大的批量大小16和32会减慢学习过程（在100个周期内训练数据集上的准确性低于0.72），但最终阶段（在80到100个周期之间）会产生更稳定的模型，表现为分类准确性的方差较低。
激活函数在神经网络中将输入的加权和转换为网络某层节点的输出。如果不使用激活函数，神经网络就变成了线性回归模型，因为这些函数使输入能够进行非线性转换，使它们能够学习和执行更复杂的任务。常用的非线性激活函数有sigmoid、tanh和ReLU。在Python中，可以使用Keras在构建模型时指定每个隐藏层的激活函数，如下所示：
from keras.models import Sequential
model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu', kernel_initializer='uniform'))
model.add(Dense(8, activation='relu', kernel_initializer='uniform'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid', kernel_initializer='uniform'))
from keras import optimizers
sgd = optimizers.SGD(lr=0.001)
rmsprop = optimizers.RMSprop(lr=0.001)
adagrad = optimizers.Adagrad(lr=0.001)
adam = optimizers.Adam(lr=0.001)
adamax = optimizers.Adamax(lr=0.001)
# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=rmsprop, metrics=['accuracy'])