數(shù)據(jù)科學家是人工智能、算法模型、大數(shù)據(jù)挖掘的專家，也是目前人工智能領域受人羨慕、集萬般寵愛于一身的職業(yè)，聽起來怎么樣？高端、大氣、上檔次。作為高大上的數(shù)據(jù)科學家當然要附庸風雅一些（數(shù)據(jù)科學家：你在諷刺我嗎？J），他們在機器學習、模型訓練的枯燥工作閑暇之余，也要聽聽優(yōu)美、高雅的音樂放松下心情。在公認的高雅音樂中，有一種四重奏樂曲，它由4種樂器協(xié)奏，樂器之間有一定類似的特質(zhì)和旋律，在四位演奏家的高超技藝、默契良好地協(xié)調(diào)合作下，演奏出來的樂曲優(yōu)美動聽、音色純粹美麗，是廣大音樂愛好者和藝術家們最喜愛的一種樂曲形式。

在人工智能領域的深度學習過程中，尤其在數(shù)據(jù)科學家訓練神經(jīng)網(wǎng)絡時，經(jīng)常會對神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行調(diào)參優(yōu)化，以獲得最佳的模型效果。其中有四類最基本的調(diào)參方法，它們分別是：調(diào)整隱藏層節(jié)點數(shù)、增加隱藏層數(shù)量、調(diào)整激活函數(shù)、調(diào)整模型復雜度控制。數(shù)據(jù)科學家經(jīng)常把這四類調(diào)參方法正確有序地組合起來使用，使它們相互作用、交叉融合，讓神經(jīng)網(wǎng)絡模型產(chǎn)生了奇妙的效果，此時數(shù)據(jù)科學家變身成為模型訓練的“藝術演奏家”，譜寫并奏響了神經(jīng)網(wǎng)絡訓練中的調(diào)參“四重奏”。

調(diào)參“四重奏”之“舞臺”與“樂器”

首先，我們來準備數(shù)據(jù)集和建立訓練模型，搭建“四重奏”的“舞臺”。本文通過python語言調(diào)用scikit-learn庫中的紅酒數(shù)據(jù)集，并使用MLP神經(jīng)網(wǎng)絡來進行分類模擬訓練。scikit-learn庫中的紅酒數(shù)據(jù)集共有178個數(shù)據(jù)樣本，它們被歸入三個類別中，分別是class_0，class_1，和class_2，其中class_0中包含59個樣本，class_1中包含71個樣本，class_2中包含48個樣本。我們開始準備數(shù)據(jù)集，搭建“四重奏舞臺”，輸入代碼如下：

#導入MLP神經(jīng)網(wǎng)絡

from sklearn.neural_network import MLPClassifier

#從sklearn的datasets模塊載入紅酒數(shù)據(jù)集

from sklearn.datasets import load_wine

wine_data = load_wine()

#導入數(shù)據(jù)集拆分工具

from sklearn.model_selection import train_test_split

X= wine_data['data']

y= wine_data['target']

#將數(shù)據(jù)集拆分為訓練數(shù)據(jù)集和驗證數(shù)據(jù)集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,random_state=42)

#定義MLP分類器

mlp = MLPClassifier(solver='lbfgs')

mlp.fit(X_train, y_train)

運行結(jié)果如下：

MLPClassifier(activation='relu', alpha=0.0001, batch_size='auto', beta_1=0.9,beta_2=0.999, early_stopping=False, epsilon=1e-08,

hidden_layer_sizes=(100,), learning_rate='constant',

learning_rate_init=0.001, max_iter=200, momentum=0.9,

n_iter_no_change=10, nesterovs_momentum=True, power_t=0.5,

random_state=None, shuffle=True, solver='lbfgs', tol=0.0001,

validation_fraction=0.1, verbose=False, warm_start=False)

其次，我們再通俗理解下神經(jīng)網(wǎng)絡的這四類基礎調(diào)參的內(nèi)容，對于四重奏的重要角色——樂器我們可以比喻為這幾個基礎參數(shù)：

小提琴、中提琴——隱藏層節(jié)點數(shù)、隱藏層數(shù)量（hidden_layer_sizes）。小提琴、中提琴的音色優(yōu)美柔和，在協(xié)奏中兩者配合起來非常協(xié)和，在神經(jīng)網(wǎng)絡調(diào)參中，隱藏層節(jié)點數(shù)與層數(shù)也是緊密配合使用，能充分調(diào)節(jié)神經(jīng)網(wǎng)絡的效果。在上面的運行結(jié)果中，就是指hidden_layer_sizes參數(shù)。該參數(shù)值默認情況下為[100,]，表示模型中只有一個隱藏層，而隱藏層中的節(jié)點數(shù)是100。如果hidden_layer_sizes定義為[10,10]，那就表示模型中有兩個隱藏層，每層有10個節(jié)點。

鋼琴——激活函數(shù)（activation）。鋼琴被人們稱作樂器之王，音色洪亮動聽，在協(xié)奏中能發(fā)揮主要的影響力，在神經(jīng)網(wǎng)絡調(diào)參中，激活函數(shù)的使用也能起到主要的影響作用。在上面的運行結(jié)果中，激活函數(shù)就是activation參數(shù)，它是將隱藏單元進行非線性化的方法，一共有四種值：“identity”、“l(fā)ogistic”、“tanh”以及“relu”，而在默認情況下，參數(shù)值是“relu”。

大提琴——模型復雜度控制（alpha）。大提琴音色低沉穩(wěn)重，在協(xié)奏中有著深沉的控制力，訓練神經(jīng)網(wǎng)絡的調(diào)參中，對模型的復雜度控制也有類似的效果。在上面的運行結(jié)果中，模型復雜度控制就是alpha參數(shù)。它是一個用來控制正則化的程度，默認的數(shù)值是0.0001。

奏響神經(jīng)網(wǎng)絡的調(diào)參“四重奏”

下面使用上面搭建好的舞臺（數(shù)據(jù)集和模型），看看調(diào)參四重奏的表演效果。

1、缺省參數(shù)下的模型測試

print('缺省參數(shù)下MLP模型的測試數(shù)據(jù)集得分：{:.2f}'.format(mlp.score(X_test, y_test)))

輸出結(jié)果為：

缺省參數(shù)下MLP模型的測試數(shù)據(jù)集得分：0.96

這個數(shù)據(jù)集和訓練出來的MLP模型，表現(xiàn)還不錯。

2、小提琴獨奏——隱藏層節(jié)點數(shù)為200的MLP模型

我們嘗試一下修改隱藏層參數(shù)hidden_layer_sizes的節(jié)點數(shù)，看看它自己的獨奏效果（當然其他參數(shù)并不是不起作用，而是在幕后充當了背景音樂）：

#修改隱藏層參數(shù)hidden_layer_sizes的節(jié)點數(shù)為200

mlp_200=MLPClassifier(solver='lbfgs', hidden_layer_sizes=[200])

mlp_200.fit(X_train, y_train)

print('節(jié)點數(shù)為200的MLP模型測試數(shù)據(jù)集得分：{:.2f}'.format(mlp_200.score(X_test, y_test)))

輸出結(jié)果為：

節(jié)點數(shù)為200的MLP模型測試數(shù)據(jù)集得分：0.71

好像效果一般，我們再接著調(diào)整其他參數(shù)，開始二重奏。

3、小提琴與中提琴協(xié)奏——隱藏層節(jié)點數(shù)為200、層數(shù)為2的MLP模型

#修改隱藏層參數(shù)hidden_layer_sizes的層數(shù)為2、節(jié)點數(shù)為200

mlp_2L=MLPClassifier(solver='lbfgs', hidden_layer_sizes=[200,200])

mlp_2L.fit(X_train, y_train)

print('隱藏層數(shù)為2、節(jié)點數(shù)為200的MLP模型測試數(shù)據(jù)集得分：{:.2f}'.format(mlp_2L.score(X_test, y_test)))

輸出結(jié)果為：

隱藏層數(shù)為2、節(jié)點數(shù)為200的MLP模型測試數(shù)據(jù)集得分：0.93

模型效果得到明顯的改善，繼續(xù)增加參數(shù)看看三重奏的效果。

4、小提琴、中提琴、鋼琴三重奏——隱藏層節(jié)點數(shù)為200、層數(shù)為2、激活函數(shù)值為tanh的MLP模型

#增加修改激活函數(shù)的值為tanh

mlp_tanh=MLPClassifier(solver='lbfgs', hidden_layer_sizes=[200,200],

activation='tanh')

mlp_tanh.fit(X_train, y_train)

print('隱藏層數(shù)為2、節(jié)點數(shù)為200、激活函數(shù)為tanh的MLP模型測試數(shù)據(jù)集得分：{:.2f}'.format(mlp_tanh.score(X_test, y_test)))

輸出結(jié)果為：

隱藏層數(shù)為2、節(jié)點數(shù)為200、激活函數(shù)為tanh的MLP模型測試數(shù)據(jù)集得分：0.84

好像有點不和諧了，模型效果反而降低了，也許是這個數(shù)據(jù)集不能這樣來調(diào)參吧，繼續(xù)增加參數(shù)，嘗試一下四重奏的效果。

5、四重奏——隱藏層節(jié)點數(shù)為200、層數(shù)為2、激活函數(shù)值為tanh、模型復雜度控制alpha=1的MLP模型

mlp_4cz=MLPClassifier(solver='lbfgs', hidden_layer_sizes=[200,200],

activation='tanh',alpha=1)

mlp_4cz.fit(X_train, y_train)

print('隱藏層數(shù)為2、節(jié)點數(shù)為200、激活函數(shù)為tanh、模型復雜度控制為1的MLP模型測試數(shù)據(jù)集得分：{:.2f}'.format(mlp_4cz.score(X_test, y_test)))

輸出結(jié)果為：

隱藏層數(shù)為2、節(jié)點數(shù)為200、激活函數(shù)為tanh、模型復雜度控制為1的MLP模型測試數(shù)據(jù)集得分：0.82

好像效果也沒有提高，四重奏沒有發(fā)揮更大的效果。難道折騰了好一會的四重奏演奏會就這樣結(jié)束了，好像有點不甘心。

6、正確認識調(diào)參

其實，在神經(jīng)網(wǎng)絡訓練過程中（其他模型訓練也一樣），參數(shù)調(diào)整是通過不斷嘗試和磨合的，現(xiàn)實情況中，不能是只要覺得調(diào)整了參數(shù)就會一定有好的效果，就像作曲家譜寫的四重奏樂章，如果一定要把不合適的樂器、旋律、節(jié)奏搭配在一起，那么再優(yōu)秀的演奏家，做多大的努力進行協(xié)同演奏，也奏不出優(yōu)美動聽的音樂來。

注：本文為了幫助讀者朋友方便理解四個基本調(diào)參方法做的粗淺比喻，并不是指其他參數(shù)就不起作用了，其他參數(shù)都做了背景音樂，在幕后當著幕后英雄呢。而且在調(diào)參過程中，也可以多增加幾個參數(shù)一起調(diào)節(jié)，可以奏響調(diào)參的五重奏、六重奏，甚至是交響樂團演奏，J。

調(diào)參四重奏之結(jié)語

根據(jù)上述對MLP神經(jīng)網(wǎng)絡簡單的訓練過程，我們可以小結(jié)如下：

l 本文對神經(jīng)網(wǎng)絡模型中的四種參數(shù)調(diào)節(jié)方法是常用的優(yōu)化手段，這四種調(diào)參需要不斷試驗組合，達到模型最佳。其中隱藏層的數(shù)量和隱藏層中節(jié)點的數(shù)量使用最多，但是神經(jīng)網(wǎng)絡的隱藏節(jié)點個數(shù)選取問題至今仍是一個 世界難題，根據(jù)經(jīng)驗，建議神經(jīng)網(wǎng)絡中隱藏層的節(jié)點數(shù)與訓練數(shù)據(jù)集的特征數(shù)量大致相等，但是一般不要超過500。

l 神經(jīng)網(wǎng)絡訓練中的調(diào)參還有很多方式，比如loss函數(shù)的選擇、Regularization、dropout、調(diào)節(jié)mini-batch size等等。限于篇幅，這里不再贅述，有興趣的讀者可以在網(wǎng)絡上查找資料進行操作演練。

l 本項目使用的MLP神經(jīng)網(wǎng)絡是一種多層感知器，在實際項目中應用不是太多，讀者朋友可以再使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡等算法模型嘗試一下調(diào)參效果。