Optuna를 사용하여 MNIST 데이터셋에 대한 keras 분류 모델의 하이퍼파라미터를 최적화하는 예제코드입니다. 2023. 11. 5 최초작성 실행결과입니다. (tensorflow-dev) webnautes@webnautesui-MacBookAir keras_example % /Users/webnautes/miniforge3/envs/tensorflow-dev/bin/python /Users/webnautes/keras_example/optuna _mnist.py [I 2023-11-05 12:06:30,500] A new study created in memory with name: no-name-42c2fbc2-e7d7-4e40-a7af-f9c08dc199a5 Metal device set to:..

Optuna를 사용하여 iris 데이터셋에 대한 Keras 분류 모델 하이퍼파라미터를 최적화하는 예제입니다. 2023. 10. 20 최초작성 최적화 시도를150번 한 결과입니다. [I 2023-10-20 15:34:32,846] A new study created in memory with name: no-name-a9a9d87a-1258-4aee-91ac-09818702060f Metal device set to: Apple M1 systemMemory: 16.00 GB maxCacheSize: 5.33 GB [I 2023-10-20 15:34:38,095] Trial 0 finished with value: 0.2703423798084259 and parameters: {'n_units_l1': 55..

Keras Tuner를 사용하여 Keras 모델의 레이어, 학습률, 배치 크기 등에 대한 최적의 하이퍼파라미터를 찾는 예제 코드입니다. 2022. 02. 20 최초작성 아래 링크들을 참고하여 Red Wine Quality 데이터셋(https://www.kaggle.com/uciml/red-wine-quality-cortez-et-al-2009)을 위해 작성한 Keras classification 코드를 최적하는 코드를 작성해보았습니다. Model을 구성하는 Dense 레이어의 units, Dropou의 rate, 학습률, 배치 크기 등의 하이퍼파라미터에 대한 최적값을 찾게됩니다. https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/keras_tuner?hl=ko https://w..