1

我是 torch/lua 的新手,我正在尝试评估一些不同的优化算法和它们中的每一个的不同参数。

算法:optim.sgd optim.lbfgs

参数:

  • 学习率:{1e-1、1e-2、1e-3}
  • weight_decay: {1e-1, 1e-2}

所以我想要实现的是尝试超参数的每种组合,并为每个算法获得最佳参数集。

那么有没有类似的东西:

param_grid = [
 {'C': [1, 10, 100, 1000], 'kernel': ['linear']},
 {'C': [1, 10, 100, 1000], 'gamma': [0.001, 0.0001], 'kernel': ['rbf']},
]

http://scikit-learn.org/stable/modules/grid_search.html中可用的 Torch 来处理它?

任何建议都会很好!

4

1 回答 1

3

试试这个正在开发的超优化库: https ://github.com/nicholas-leonard/hypero

于 2015-08-13T22:01:39.327 回答