パラメーターフリー遺伝的アルゴリズムでディープラーニングのハイパーパラメータを解く - Qiita

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ディープラーニングの課題 最近、仕事でディープラーニングやってますが、結局over fitting（過学習）やunder fitting（未学習）との戦いに終始してしまう毎日を過ごしてます。 ネットワークの構成や各層のチャネル数、dropout有無やその率、optimizerの種類やlr（学習率）、weightDecay（L2ノルム）の値、等々調整すべきものはハイパーパラメータと呼ばれるものも含めて数多くあり、それらのベストな組み合わせを見つけるのは至難の業。 パラメーターフリー遺伝的アルゴリズム これらのベターな組み合わせ（ベストでは