Q1: Как настроить «скрытый» гиперпараметр в «classif.h2o.deeplearning»?
Я получаю разные подходы от stackOverFlow
makeDiscreteParam("hidden", values = list(one = 10, two = c(10, 5, 10)))
makeDiscreteParam(id = "hidden", values = list(a = c(10,10), b = c(20,20,20), c = c(30,30,30)))
makeDiscreteParam(id = "hidden", values = list(a = c(10,10), b = c(100,100)))
makeIntegerVectorParam("hidden", len = 2, lower = 10, upper = 100)
Согласно определению
hidden: Specifies the number and size of each hidden layer in the model. For example, if c(100,200,100) is specified, a model with 3 hidden layers is generated. The middle hidden layer will have 200 neurons and the first and third hidden layers will have 100 neurons each. The default is c(200,200). For grid search, use the following format: list(c(10,10), c(20,20)). Refer to the section on Performing a Trial Run for more details.
скрыто "integervector", поэтому я могу использовать makeIntegerVectorParam, могу ли я знать синтаксис для этого ниже 2 случаев (у меня есть Def (200,200) для скрытого в getParamSet)
2 hidden layers and 30 neurons in each?
2 hidden layers with different neurons in each say 30,20?
В2: если я настраиваю, скажем, 5 параметров одновременно, это занимает много времени, я настрою один за другим в makeParamSet и получу оптимальное значение, тогда я должен объединить все с конкретными значениями в makeParamSet, это правильный подход?
Относительно Q2: это может быть неправильным подходом для настройки одного за другим гиперпараметров, а затем объединения или, по крайней мере, дает ли это отправную точку
Q3: я получаю 33 гиперпараметра для classif.h2o.deeplearning, есть ли способ выбрать правильные для настройки?