使用 Keras 調諧器時如何解釋“num_layers”行

Question

我正在閱讀一篇關於在 keras 調諧器中調整超參數的文章。 它包括構建具有以下代碼的 model 的代碼：

def build_model(hp):
    """
    Builds model and sets up hyperparameter space to search.
    
    Parameters
    ----------
    hp : HyperParameter object
        Configures hyperparameters to tune.
        
    Returns
    -------
    model : keras model
        Compiled model with hyperparameters to tune.
    """
    # Initialize sequential API and start building model.
    model = keras.Sequential()
    model.add(keras.layers.Flatten(input_shape=(28,28)))
    
    # Tune the number of hidden layers and units in each.
    # Number of hidden layers: 1 - 5
    # Number of Units: 32 - 512 with stepsize of 32
    for i in range(1, hp.Int("num_layers", 2, 6)):
        model.add(
            keras.layers.Dense(
                units=hp.Int("units_" + str(i), min_value=32, max_value=512, step=32),
                activation="relu")
            )
        
        # Tune dropout layer with values from 0 - 0.3 with stepsize of 0.1.
        model.add(keras.layers.Dropout(hp.Float("dropout_" + str(i), 0, 0.3, step=0.1)))
    
    # Add output layer.
    model.add(keras.layers.Dense(units=10, activation="softmax"))
    
    # Tune learning rate for Adam optimizer with values from 0.01, 0.001, or 0.0001
    hp_learning_rate = hp.Choice("learning_rate", values=[1e-2, 1e-3, 1e-4])
    
    # Define optimizer, loss, and metrics
    model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(learning_rate=hp_learning_rate),
                  loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(),
                  metrics=["accuracy"])
    
    return model

我對num_layers行的 function 范圍內的數字 1,2 和 6 的含義感到困惑。

Answer 1

如果您看到docs ，則 2 和 6 分別指的是最小值和最大值。 另請注意：

[...] max_value 包含在此參數可以采用的可能值中

所以這一行：

for i in range(1, hp.Int("num_layers", 2, 6)):

基本上意味着：生成x個Dense層，其中x介於 1 和 5 之間，范圍從 2 到 6 是您正在處理/調整的超參數。