Keras超參數(shù)調(diào)優(yōu)的方法有以下幾種：
網(wǎng)格搜索（Grid Search）：通過遍歷給定的參數(shù)組合來尋找最優(yōu)的超參數(shù)組合。這種方法簡單直觀，但計算量較大。
隨機搜索（Random Search）：隨機選擇超參數(shù)進行訓練和驗證，通過多次迭代來尋找最優(yōu)的超參數(shù)組合。相比網(wǎng)格搜索，隨機搜索在計算效率上有一定的優(yōu)勢。
貝葉斯優(yōu)化（Bayesian Optimization）：基于高斯過程的貝葉斯優(yōu)化方法，通過構(gòu)建模型來估計超參數(shù)的性能和不確定性，從而選擇最有希望的超參數(shù)進行下一輪訓練。
網(wǎng)絡(luò)搜索（Hyperband）：通過在不同超參數(shù)設(shè)置下訓練多個模型，并在每個訓練周期后選擇性能最好的模型進行下一輪訓練，以加速超參數(shù)搜索的過程。
進化算法（Evolutionary Algorithms）：通過模擬生物進化的過程，在當前超參數(shù)組合的基礎(chǔ)上生成新的超參數(shù)組合，并通過適應(yīng)度函數(shù)來評估每個超參數(shù)組合的性能，從而不斷優(yōu)化超參數(shù)的選擇。
以上是一些常用的Keras超參數(shù)調(diào)優(yōu)方法，根據(jù)具體的問題和需求選擇適合的方法進行超參數(shù)調(diào)優(yōu)。
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