使用网格搜索进行GAN的超参数调整

Question

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我现在正在研究GAN。我面临的主要问题是调整超参数。这是GAN的一个大问题之一。在研究超参数调整时，我发现了“网格搜索”的名称。因此，我想使用这个网格搜索来调整GAN的超参数。我不理解如何介绍它。如果有人对此有什么想法，请帮助我。或者如果有更好的调整GAN超参数的方法，请分享。

谢谢。

- Pretom Saha

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- VincFort · Accepted Answer

您可以使用以下keras函数：https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/keras_tuner 您可以指定要测试的超参数、它们的值范围等。您可以测试不同的学习速率、层数、激活函数等。

您还可以查看以下sklearn包：https://machinelearningmastery.com/grid-search-hyperparameters-deep-learning-models-python-keras/ 话虽如此，调整超参数的代价很高，特别是对于已经很难训练的GAN，正如您所说的那样。

最好先在数据的较小子集上开始训练，以获得有关要使用哪些超参数的良好想法，然后在更小的一部分超参数上运行超参数调整。