回帰問題に hyperas を使用しようとしています。私が見た例のほとんどは分類問題のみに関するものであり、それに応じてモデルの最適化を構築しようとしました。ただし、Invalid Lossモデルを最適化しようとするたびにエラーが発生します。
model.compile(loss = 'mean_squared_error', optimizer='adam', metrics=['mse'])
model.fit(X_train, y_train, batch_size=64, epochs=20, verbose=0, shuffle = True, validation_data=(X_test, y_test))
val_loss = model.evaluate(X_test, y_test, verbose = 0)
return {'loss': val_loss, 'status': STATUS_OK, 'model': model}
私は自分のモデルを最適化しています
best_run, bestmodel = optim.minimize(model = create_model, data=data, algo = tpe.suggest, max_evals= 10, trials = Trials(), notebook_name= 'Untitled' )
誰でもこれで私を助けることができますか？私は hyperas を初めて使用し、回帰問題のどこが間違っているのかわかりません。
また、使いやすいハイパーパラメータオプティマイザーは他にありますか?