Grid Search with Keras

H2O の flow では、短時間で容易に結果を得ることができます。

が、データの前処理では Python を利用しますし、実装されていない細かい不都合な点を解消することはできません。
一方、自作コードでは私の能力的に H2O flow に及びませんが、細かい問題点は時間をかけると解消できます。長期的には、後者の方が良いのかもしれません。

今日は Keras で griid search を試行。
googling では、多くのソースが引っ掛かります。Kaggle にもありました。

GridSearchCV with keras
https://www.kaggle.com/shujunge/gridsearchcv-with-keras

初見ではわかりにくいのですが、整理すると非常にシンプル。
モデルは Keras に用意させ、そこに grid search で放り込む変数を scikit-learn の GridSearchCV に任せるというもの。
モデルが Keras なので計算時には GPU を利用できます。 各変数は list で用意しておけば OK。

案ずるより産むが易し。
できました。