數據科學家是人工智能、算法模型、大數據挖掘的專家，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，聽起來怎么樣？高端、大氣、上檔次。作為高大上的數據科學家當然要附庸風雅一些（數據科學家：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種樂器協奏，樂器之間有一定類似的特質和旋律，在四位演奏家的高超技藝、默契良好地協調合作下，演奏出來的樂曲優美動聽、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，尤其在數據科學家訓練神經網絡時，經常會對神經網絡模型進行調參優化，以獲得最佳的模型效果。其中有四類最基本的調參方法，它們分別是：調整隱藏層節點數、增加隱藏層數量、調整激活函數、調整模型復雜度控制。數據科學家經常把這四類調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，讓神經網絡模型產生了奇妙的效果，此時數據科學家變身成為模型訓練的“藝術演奏家”，譜寫并奏響了神經網絡訓練中的調參“四重奏”。

調參“四重奏”之“舞臺”與“樂器”

首先，我們來準備數據集和建立訓練模型，搭建“四重奏”的“舞臺”。本文通過python語言調用scikit-learn庫中的紅酒數據集，并使用MLP神經網絡來進行分類模擬訓練。scikit-learn庫中的紅酒數據集共有178個數據樣本，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。我們開始準備數據集，搭建“四重奏舞臺”，輸入代碼如下：

#導入MLP神經網絡

from sklearn.neural_network import MLPClassifier

#從sklearn的datasets模塊載入紅酒數據集

from sklearn.datasets import load_wine

wine_data = load_wine()

#導入數據集拆分工具

from sklearn.model_selection import train_test_split

X= wine_data['data']

y= wine_data['target']

#將數據集拆分為訓練數據集和驗證數據集

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網絡的這四類基礎調參的內容，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：

小提琴、中提琴——隱藏層節點數、隱藏層數量（hidden_layer_sizes）。小提琴、中提琴的音色優美柔和，在協奏中兩者配合起來非常協和，在神經網絡調參中，隱藏層節點數與層數也是緊密配合使用，能充分調節神經網絡的效果。在上面的運行結果中，就是指hidden_layer_sizes參數。該參數值默認情況下為[100,]，表示模型中只有一個隱藏層，而隱藏層中的節點數是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個節點。

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

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

奏響神經網絡的調參“四重奏”

下面使用上面搭建好的舞臺（數據集和模型），看看調參四重奏的表演效果。

1、缺省參數下的模型測試

print('缺省參數下MLP模型的測試數據集得分：{:.2f}'.format(mlp.score(X_test, y_test)))

輸出結果為：

缺省參數下MLP模型的測試數據集得分：0.96

這個數據集和訓練出來的MLP模型，表現還不錯。

2、小提琴獨奏——隱藏層節點數為200的MLP模型

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

#修改隱藏層參數hidden_layer_sizes的節點數為200

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

mlp_200.fit(X_train, y_train)

print('節點數為200的MLP模型測試數據集得分：{:.2f}'.format(mlp_200.score(X_test, y_test)))

輸出結果為：

節點數為200的MLP模型測試數據集得分：0.71

好像效果一般，我們再接著調整其他參數，開始二重奏。

3、小提琴與中提琴協奏——隱藏層節點數為200、層數為2的MLP模型

#修改隱藏層參數hidden_layer_sizes的層數為2、節點數為200

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

mlp_2L.fit(X_train, y_train)

print('隱藏層數為2、節點數為200的MLP模型測試數據集得分：{:.2f}'.format(mlp_2L.score(X_test, y_test)))

輸出結果為：

隱藏層數為2、節點數為200的MLP模型測試數據集得分：0.93

模型效果得到明顯的改善，繼續增加參數看看三重奏的效果。

4、小提琴、中提琴、鋼琴三重奏——隱藏層節點數為200、層數為2、激活函數值為tanh的MLP模型

#增加修改激活函數的值為tanh

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

activation='tanh')

mlp_tanh.fit(X_train, y_train)

print('隱藏層數為2、節點數為200、激活函數為tanh的MLP模型測試數據集得分：{:.2f}'.format(mlp_tanh.score(X_test, y_test)))

輸出結果為：

隱藏層數為2、節點數為200、激活函數為tanh的MLP模型測試數據集得分：0.84

好像有點不和諧了，模型效果反而降低了，也許是這個數據集不能這樣來調參吧，繼續增加參數，嘗試一下四重奏的效果。

5、四重奏——隱藏層節點數為200、層數為2、激活函數值為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('隱藏層數為2、節點數為200、激活函數為tanh、模型復雜度控制為1的MLP模型測試數據集得分：{:.2f}'.format(mlp_4cz.score(X_test, y_test)))

輸出結果為：

隱藏層數為2、節點數為200、激活函數為tanh、模型復雜度控制為1的MLP模型測試數據集得分：0.82

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

6、正確認識調參

其實，在神經網絡訓練過程中（其他模型訓練也一樣），參數調整是通過不斷嘗試和磨合的，現實情況中，不能是只要覺得調整了參數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、節奏搭配在一起，那么再優秀的演奏家，做多大的努力進行協同演奏，也奏不出優美動聽的音樂來。

注：本文為了幫助讀者朋友方便理解四個基本調參方法做的粗淺比喻，并不是指其他參數就不起作用了，其他參數都做了背景音樂，在幕后當著幕后英雄呢。而且在調參過程中，也可以多增加幾個參數一起調節，可以奏響調參的五重奏、六重奏，甚至是交響樂團演奏，J。

調參四重奏之結語

根據上述對MLP神經網絡簡單的訓練過程，我們可以小結如下：

l 本文對神經網絡模型中的四種參數調節方法是常用的優化手段，這四種調參需要不斷試驗組合，達到模型最佳。其中隱藏層的數量和隱藏層中節點的數量使用最多，但是神經網絡的隱藏節點個數選取問題至今仍是一個 世界難題，根據經驗，建議神經網絡中隱藏層的節點數與訓練數據集的特征數量大致相等，但是一般不要超過500。

l 神經網絡訓練中的調參還有很多方式，比如loss函數的選擇、Regularization、dropout、調節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絡上查找資料進行操作演練。

l 本項目使用的MLP神經網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網絡、遞歸神經網絡等算法模型嘗試一下調參效果。