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、集萬般寵愛於一身的職業，聽起來怎麼樣？高端、大氣、上檔次。作爲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？），他們在機器學習、模型訓練的枯燥工作閒暇之餘，也要聽聽優美、高雅的音樂放鬆下心情。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、調整模型複雜度控制。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爲模型訓練的“藝術演奏家”，譜寫並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，並使用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
fromsklearn.neural_network import MLPClassifier
#從sklearn的datasets模塊載入紅酒數據集
fromsklearn.datasets import load_wine
wine_data= load_wine()
#導入數據集拆分工具
fromsklearn.model_selection import train_test_split
X=wine_data['data']
y=wine_data['target']
#將數據集拆分爲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，對於四重奏的重要角色——樂器我們可以比喻爲這幾個基礎參數：
- 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爲[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定義爲[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——模型複雜度控制（alpha）。大提琴音色低沉穩重，在協奏中有着深沉的控制力，訓練神經網絡的調參中，對模型的複雜度控制也有類似的效果。在上面的運行結果中，模型複雜度控制就是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)))
輸出結果爲：
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——隱藏層節點數爲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（當然其他參數並不是不起作用，而是在幕後充當了背景音樂）：
#修改隱藏層參數hidden_layer_sizes的節點數爲200
mlp_200=MLPClassifier(solver='lbfgs',hidden_layer_sizes=[200])
mlp_200.fit(X_train,y_train)
print('節點數爲200的MLP模型測試數據集得分：{:.2f}'.format(mlp_200.score(X_test,y_test)))
輸出結果爲：
節點數爲200的MLP模型測試數據集得分：0.71
好像效果一般，我們再接着調整其他參數，開始二重奏。
3、小提琴與中提琴協奏——隱藏層節點數爲200、層數爲2的MLP模型
#修改隱藏層參數hidden_layer_sizes的層數爲2、節點數爲200
mlp_2L=MLPClassifier(solver='lbfgs',hidden_layer_sizes=[200,200])
mlp_2L.fit(X_train,y_train)
print('隱藏層數爲2、節點數爲200的MLP模型測試數據集得分：{:.2f}'.format(mlp_2L.score(X_test,y_test)))
輸出結果爲：
隱藏層數爲2、節點數爲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——隱藏層節點數爲200、層數爲2、激活函數值爲tanh的MLP模型
#增加修改激活函數的值爲tanh
mlp_tanh=MLPClassifier(solver='lbfgs',hidden_layer_sizes=[200,200],
activation='tanh')
mlp_tanh.fit(X_train,y_train)
print('隱藏層數爲2、節點數爲200、激活函數爲tanh的MLP模型測試數據集得分：{:.2f}'.format(mlp_tanh.score(X_test,y_test)))
輸出結果爲：
隱藏層數爲2、節點數爲200、激活函數爲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——隱藏層節點數爲200、層數爲2、激活函數值爲tanh、模型複雜度控制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('隱藏層數爲2、節點數爲200、激活函數爲tanh、模型複雜度控制爲1的MLP模型測試數據集得分：{:.2f}'.format(mlp_4cz.score(X_test,y_test)))
輸出結果爲：
隱藏層數爲2、節點數爲200、激活函數爲tanh、模型複雜度控制爲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，不能是隻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，那麼再優秀的演奏家，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：本文爲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，並不是指其他參數就不起作用了，其他參數都做了背景音樂，在幕後當着幕後英雄呢。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。
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：
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徵數量大致相等，但是一般不要超過500。
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-batchsize等等。限於篇幅，這裏不再贅述，有興趣的讀者可以在網絡上查找資料進行操作演練。
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。
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