使用keras_tuner对CNN模型进行参数优化

使用 Keras Tuner 对 CNN 模型进行参数优化的过程包括以下几个步骤：

1. 安装 Keras Tuner：确保你已经安装了 Keras Tuner。
2. 定义模型构建函数：定义一个函数来构建模型，并在其中设置你希望调整的超参数。
3. 设置超参数搜索：选择搜索算法（如 RandomSearch、Hyperband、BayesianOptimization）并配置搜索参数。
4. 执行超参数搜索：运行超参数搜索以找到最佳模型配置。

以下是一个完整的示例代码，用于使用 Keras Tuner 对 CNN 模型进行超参数优化：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
import keras_tuner as kt

# 定义模型构建函数
def build_model(hp):
    model = keras.Sequential()
    
    # 输入层
    model.add(layers.InputLayer(input_shape=(28, 28, 1)))

    # 调整卷积层数量
    for i in range(hp.Int('conv_layers', 1, 3)):
        model.add(layers.Conv2D(
            filters=hp.Int(f'filters_{i}', 32, 128, step=32),
            kernel_size=hp.Choice(f'kernel_size_{i}', [3, 5]),
            activation='relu'
        ))
        model.add(layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

    model.add(layers.Flatten())

    # 调整全连接层的神经元数量
    model.add(layers.Dense(
        units=hp.Int('units', 32, 128, step=32),
        activation='relu'
    ))
    model.add(layers.Dropout(rate=hp.Choice('dropout', [0.2, 0.3, 0.4, 0.5])))

    model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

    # 编译模型
    model.compile(
        optimizer=keras.optimizers.Adam(
            hp.Choice('learning_rate', [1e-2, 1e-3, 1e-4])
        ),
        loss='sparse_categorical_crossentropy',
        metrics=['accuracy']
    )
    
    return model

# 使用 Hyperband 进行超参数搜索
tuner = kt.Hyperband(
    build_model,
    objective='val_accuracy',
    max_epochs=10,
    factor=3,
    directory='my_dir',
    project_name='cnn_tuning'
)

# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_val, y_val) = keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255
x_val = x_val.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255

# 早停回调函数
stop_early = keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5)

# 运行超参数搜索
tuner.search(x_train, y_train, epochs=50, validation_data=(x_val, y_val), callbacks=[stop_early])

# 获取最佳超参数
best_hps = tuner.get_best_hyperparameters(num_trials=1)[0]
print(f"""
最佳的超参数:
- 卷积层数: {best_hps.get('conv_layers')}
- 卷积层过滤器数: {[best_hps.get(f'filters_{i}') for i in range(best_hps.get('conv_layers'))]}
- 卷积核大小: {[best_hps.get(f'kernel_size_{i}') for i in range(best_hps.get('conv_layers'))]}
- 全连接层神经元数: {best_hps.get('units')}
- Dropout 率: {best_hps.get('dropout')}
- 学习率: {best_hps.get('learning_rate')}
""")

# 使用最佳超参数重新训练模型
model = tuner.hypermodel.build(best_hps)
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=50, validation_data=(x_val, y_val))

这个示例展示了如何使用 Keras Tuner 进行超参数优化，包括调整卷积层数、卷积核数、全连接层的神经元数量、Dropout 率和学习率。通过超参数搜索，可以找到性能最优的模型配置。