在PyTorch中優(yōu)化模型訓(xùn)練的超參數(shù)是一個(gè)關(guān)鍵步驟，它對(duì)于提高模型的性能和收斂速度至關(guān)重要。以下是一些常用的超參數(shù)優(yōu)化方法：
超參數(shù)優(yōu)化方法
- 手動(dòng)調(diào)整：通過手動(dòng)更改代碼中的超參數(shù)數(shù)值來進(jìn)行調(diào)整。這種方法比較簡(jiǎn)單粗暴，但對(duì)于簡(jiǎn)單的模型或者初步的調(diào)優(yōu)可以嘗試。
- 網(wǎng)格搜索：通過網(wǎng)格搜索方法在給定的超參數(shù)范圍內(nèi)進(jìn)行窮舉搜索?？梢允褂?
itertools.product 生成所有可能的組合，并在每個(gè)組合上訓(xùn)練模型，然后選擇效果最好的超參數(shù)組合。
- 隨機(jī)搜索：與網(wǎng)格搜索不同，隨機(jī)搜索是隨機(jī)選擇超參數(shù)的組合進(jìn)行訓(xùn)練。這種方法相對(duì)更高效一些，因?yàn)椴恍枰F舉所有可能的組合。
- 使用超參數(shù)優(yōu)化算法：還可以使用一些專門設(shè)計(jì)的超參數(shù)優(yōu)化算法，如貝葉斯優(yōu)化、Hyperband、Population-based Training等。這些算法可以更有效地搜索超參數(shù)空間，并在有限的資源下找到最優(yōu)的超參數(shù)組合。
超參數(shù)優(yōu)化工具
- PyTorch Lightning：提供了方便的接口來進(jìn)行超參數(shù)優(yōu)化，可以使用PyTorch Lightning的
Trainer類和其內(nèi)置的調(diào)度器來調(diào)整超參數(shù)。
- Optuna：專為機(jī)器學(xué)習(xí)而設(shè)計(jì)，是一個(gè)黑盒優(yōu)化器，適合用于超參數(shù)優(yōu)化。
- Scikit-Optimize：是一個(gè)用于超參數(shù)優(yōu)化的開源庫，基于順序模型的優(yōu)化庫，稱為貝葉斯超參數(shù)優(yōu)化
