目前,有兩個包裝器可用:
build_fn
應構造、編譯並返回乙個keras模型,該模型將稍後用於訓練/測試。build_fn
的值可能為下列三種之一:
乙個函式
乙個具有call
方法的類物件
none,代表你的類繼承自kerasclassifier
或kerasregressor
,其call
方法為其父類的call
方法
sk_params
以模型引數和訓練(超)引數作為引數。合法的模型引數為build_fn
的引數。注意,『build_fn』應提供其引數的預設值。所以我們不傳遞任何值給sk_params
也可以建立乙個分類器/回歸器
sk_params
還接受用於呼叫fit
,predict
,predict_proba
和score
方法的引數,如nb_epoch
,batch_size
等。這些用於訓練或**的引數按如下順序選擇:
傳遞給fit
,predict
,predict_proba
和score
的字典引數
傳遞個sk_params
的引數
keras.models.sequential
,fit
,predict
,predict_proba
和score
的預設值
當使用scikit-learn的grid_search
介面時,合法的可轉換引數是你可以傳遞給sk_params
的引數,包括訓練引數。即,你可以使用grid_search
來搜尋最佳的batch_size
或nb_epoch
以及其他模型引數
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