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']},
]
如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!