Вопрос или проблема
Я хочу настроить параметры классификатора MLP из sklearn, но не знаю, какие из них настраивать и сколько вариантов предложить? Например, это скорость обучения. Должен ли я указать значения [.0001, .001, .01, .1, .2, .3]? Или это слишком много, слишком мало и так далее… У меня нет основы, чтобы знать, какой диапазон является хорошим для любых параметров. Обработка ограничена, поэтому я не могу просто протестировать весь диапазон. Если кто-то имеет общее руководство о том, какие параметры наиболее важны для настройки и какой общий диапазон будет полезен, это значительно поможет мне в дальнейшем. Спасибо!
Обычно скорость обучения должна быть в диапазоне от 0.0 до 1.0, пожалуйста, укажите значения в этом диапазоне.
Эта тема определенно будет полезна для вашего дальнейшего исследования и справки
Спасибо,
Дурга
Ответ или решение
Когда вы настраиваете параметры для классификатора MLP (Multilayer Perceptron) из библиотеки sklearn с использованием GridSearchCV, важно знать, какие параметры являются наиболее значительными и в каких диапазонах стоит их тестировать. Вот список ключевых параметров, которые рекомендуется настраивать, а также рекомендации по их диапазонам.
Основные параметры для настройки:
-
hidden_layer_sizes: Определяет количество нейронов в скрытых слоях. Желательно тестировать различные архитектуры, например:
- (50,)
- (100,)
- (50, 50)
- (100, 50)
-
activation: Функция активации для нейронов. Рассмотрите следующие варианты:
- ‘identity’
- ‘logistic’
- ‘tanh’
- ‘relu’
-
solver: Алгоритм для оптимизации. Попробуйте разные решения:
- ‘lbfgs’
- ‘sgd’
- ‘adam’
-
alpha: Параметр регуляризации. Помогает избежать переобучения. Попробуйте следующие значения:
- [0.0001, 0.001, 0.01, 0.1, 1.0]
-
learning_rate: Темп обучения, который влияет на скорость обновления весов. Можно протестировать:
- ‘constant’ — с фиксированной скоростью
- ‘invscaling’ — скорость обучения, постепенно уменьшающаяся при обучении
- ‘adaptive’ — изменяется в зависимости от скорости сходимости
-
learning_rate_init: Начальное значение темпа обучения. Проверьте такие значения:
- [0.0001, 0.001, 0.01, 0.1]
-
max_iter: Максимальное количество итераций. Это число может варьироваться в зависимости от сложности вашей задачи. Начните с:
- [100, 200, 300, 400]
-
early_stopping: Включите это, если хотите улучшить процесс обучения, останавливая его, когда не наблюдается улучшения. Это boolean параметр.
Рекомендации по диапазонам:
- Для learning_rate_init, значения от 0.0001 до 0.1 — разумный старт.
- Для alpha, тестируйте порядка 5-10 различных значений, чтобы охватить широкий диапазон регуляризации.
- Количество нейронов и слоев (hidden_layer_sizes) также стоит ограничить 2-4 комбинациями архитектуры.
Общее руководство:
-
Начните с небольшого числа значений для каждого параметра, чтобы оценить их влияние на производительность вашего классификатора. Использование GridSearchCV с 3-5 значениями на каждый из ключевых параметров — это обычно разумный выбор.
-
Помните, что в зависимости от ваших вычислительных ресурсов возможно придется сокращать количество параметров или значений для каждого параметра.
-
Также полезно использовать RandomizedSearchCV, особенно если количество параметров и их значений велико, это может помочь сэкономить время.
Следуя этим рекомендациям, вы сможете оптимизировать производительность вашего MLP классификатора более эффективно. Удачи!