Hyperparameter Tuning with Keras Tuner
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1 776 déjà inscrits
Create and run hyperparameter tuning experiments using Keras Tuner
Create and use Custom Keras Tuners
Mettez en valeur cette expérience pratique dans un entretien
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In this 2-hour long guided project, we will use Keras Tuner to find optimal hyperparamters for a Keras model. Keras Tuner is an open source package for Keras which can help machine learning practitioners automate Hyperparameter tuning tasks for their Keras models. The concepts learned in this project will apply across a variety of model architectures and problem scenarios. Please note that we are going to learn to use Keras Tuner for hyperparameter tuning, and are not going to implement the tuning algorithms ourselves. At the time of recording this project, Keras Tuner has a few tuning algorithms including Random Search, Bayesian Optimization and HyperBand. In order to complete this project successfully, you will need prior programming experience in Python. This is a practical, hands on guided project for learners who already have theoretical understanding of Neural Networks, and optimization algorithms like gradient descent but want to understand how to use Keras Tuner to start optimizing hyperparameters for training their Keras models. You should also be familiar with the Keras API. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.
Prior programming experience in Python. Conceptual understanding of Neural Networks. Prior experience with TensorFlow and Keras.
Deep Learning
Machine Learning
Hyperparameter Optimization
hyperparameter tuning
keras
Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :
Introduction
Installing Keras Tuner and Downloading the Data
Creating the Model
Hyperparameters
Keras Tuner
Training Results
Votre espace de travail est un bureau cloud situé dans votre navigateur, aucun téléchargement n'est requis.
Votre enseignant(e) vous guide étape par étape dans une vidéo en écran partagé
par OO
1 janv. 2022Very beneficial for deep learning with Keras practitioners. I loved it, and will be using it as a reference subsequently.
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