Auto-Keras与AutoML：入门指南-低调大师

Auto-Keras与AutoML：入门指南

2019-01-23 823

在本教程中，你将学习如何使用Auto-Keras（Google的AutoML的开源替代品）来实现自动化机器学习和深度学习。

目前来说，深度学习从业者在数据集上训练神经网络时，主要正在尝试优化和平衡两个目标：

1.定义适合数据集性质的神经网络体系结构；

2.在许多实验中调整一组超参数，这将导致模型具有高精度并能够推广到训练和测试集之外的数据。需要调整的典型超参数包括优化算法（SGD，Adam等），学习速率和学习速率调度以及正则化等。

根据数据集和具体问题，深度学习专家可以进行数十到数百次实验，以找到神经网络架构和超参数之间的平衡，这些实验通常需要计算数百到数千小时。

刚刚提到的这种模式仅适用于专家，那非深度学习专家呢？

这就需要Auto-Keras和AutoML：

Auto-Keras和AutoML的最终目标是通过使用自动神经架构搜索（NAS）算

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