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自动化深度学习：对汽车和Keras调谐器的温和介绍
如何通过这两个平易近人的汽车库来节省时间并增加模型。帖子自动化深度学习：对汽车和Keras Tuner的温和介绍首先出现在数据科学方面。
来源:走向数据科学深度学习彻底改变了机器学习。但是，设计正确的神经网络 - 层，神经元，激活功能，优化器 - 感觉就像是一个无尽的实验。如果有人为您繁重举重，那不是很好吗？
这正是Automl的深度学习旨在解决的目标。
在本文中，我将向您介绍两个强大但平易近人的工具，以自动化深度学习：Autokeras和Keras Tuner。我们将深入研究这些图书馆，并进行一些动手模型建设。
为什么要自动学习？
深度学习模型设计和超参数调整是资源密集的。很容易：
- 通过使用过多的参数过度拟合。waste时间测试体系结构手动。表现更好的配置。
自动工具通过自动化体系结构搜索和调整来删除大部分猜测。
这些库如何工作？
Autokeras
Autokeras利用幕后神经体系结构搜索（NAS）技术。它使用由Keras调谐器在引擎盖下提供动力的试验方法来测试不同的配置。一旦找到了一个好的候选人，它就会训练它进行收敛和评估。
keras调谐器
KERAS调谐器专注于超参数优化。您可以定义搜索空间（例如，层数，单位数，学习率），并使用优化算法（随机搜索，贝叶斯优化，超频带）来找到最佳配置。
安装所需库
安装这些库非常容易；我们只需要使用PIP即可。我们可以在Jupyter笔记本中运行以下命令以安装两个库。
PIP安装AutokerAspip安装keras-tuner
Autokeras：端到端自动深度学习
Autokeras是建在Tensorflow和Keras顶部的高级库。它自动化：
- 神经体系结构搜索（NAS）超参数tuningmodel培训