自动化与AI助手 · 工具介绍
KerasTuner
为 Keras 模型执行超参数搜索，可设置搜索空间、优化目标和试验次数，再取得候选模型。
KerasTuner 能做什么
为 Keras 模型执行超参数搜索，可设置搜索空间、优化目标和试验次数，再取得候选模型。
- 模型训练与部署
如何使用 KerasTuner
搜索神经网络的结构参数
准备输入
- 训练集、验证集及 Keras 模型构建函数
- 参数候选、优化目标和最大试验次数
操作步骤
- 在模型构建函数中用 hp 定义层宽等参数候选。
- 初始化搜索器，指定 objective 和 max_trials。
- 传入训练与验证数据启动搜索，取得最佳候选模型并另做评估。
预期交付物
- 搜索得到的候选模型及对应参数选择
最佳模型仅表示当前搜索空间和目标下的结果；控制试验次数及训练成本，避免重复使用验证集造成过拟合。
开始前需要了解
账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查，再用于实际工作。
从自动化与AI助手角度评估KerasTuner
把自动化与AI助手需要的条件列清楚，再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制，再逐项确认下面的问题；这些是选型方法，不表示每款工具都具备同样能力。
触发是否明确
写清事件来源、必要字段和重复事件的识别方式。
权限是否够用
只连接完成任务所需的账户与范围；真实操作由有权人员确认。
失败是否可见
保留结果状态和接手人，不能把重试次数当成完成次数。
选择一个小样任务，先检查结果与交付格式，再决定是否用于更多资料。
