为超参数选择合适的范围（Using an appropriate scale to pick hyperparameters）
在上一个笔记中，你已经看到了在超参数范围中，
随机取值可以提升你的搜索效率。但随机取值并不是在有效范围内的随机均匀取值，而是选择合适的标尺，用于探究这些超参数，这很重要。在这个笔记中，会教你怎么做。
假设你要选取隐藏单元的数量n^([l])，假设你选取的取值范围是从50到100中某点，
这种情况下，看到这条从50-100的数轴，你可以随机在其取点，这是一个搜索特定超参数的很直观的方式。
或者，如果你要选取神经网络的层数，我们称之为字母L，你也许会选择层数为2到4中的某个值，接着顺着2，3，4随机均匀取样才比较合理，你还可以应用网格搜索，你会觉得2，3，4，这三个数值是合理的，这是在几个在你考虑范围内随机均匀取值的例子，这些取值还蛮合理的，但对某些超参数而言不适用。
看看这个例子，假设你在搜索超参数a（学习速率），假设你怀疑其值最小是0.0001或最大是1。如果你画一条从0.0001到1的数轴，沿其随机均匀取值，那90%的数值将会落在0.1到1之间，结果就是，在0.1到1之间，应用了90%的资源，而在0.0001到0.1之间，只有10%的搜索资源，这看上去不太对。
反而，用对数标尺搜索超参数的方式会更合理，因此这里不使用线性轴，分别依次取0.0001，0.001，0.01，0.1，1，在对数轴上均匀随机取点，这样，在0.0001到0.001之间，就会有更多的搜索资源可用，还有在0.001到0.01之间等等。
所以在Python中，你可以这样做，使
r=-4*np.random.rand()
，然后a随机取值，a=10^r，所以，第一行可以得出r∈[4,0]，那么a∈[10^(-4),10^0]，所以最左边的数字是10^(-4)，最右边是10^0。
更常见的情况是，如果你在10^a和10^b之间取值，在此例中，这是10^a（0.0001），你可以通过0.0001算出a的值，即-4，在右边的值是10^b，你可以算出b的值1，即0。
你要做的就是在[a,b]区间随机均匀地给r取值，这个例子中r∈[-4,0]，然后你可以设置a的值，基于随机取样的超参数a=10^r。
所以总结一下，在对数坐标下取值，取最小值的对数就得到a的值，取最大值的对数就得到b值，所以现在你在对数轴上的10^a到10^b区间取值，在a，b间随意均匀的选取r值，将超参数设置为10^r，这就是在对数轴上取值的过程。
最后，另一个棘手的例子是给β 取值，用于计算指数的加权平均值。
假设你认为β是0.9到0.999之间的某个值，也许这就是你想搜索的范围。记住这一点，当计算指数的加权平均值时，取0.9就像在10个值中计算平均值，有点类似于计算10天的温度平均值，而取0.999就是在1000个值中取平均。
所以和上张幻灯片上的内容类似，如果你想在0.9到0.999区间搜索，那就不能用线性轴取值，对吧？不要随机均匀在此区间取值，所以考虑这个问题最好的方法就是，我们要探究的是1-β，此值在0.1到0.001区间内，所以我们会给1-β取值，大概是从0.1到0.001，应用之前幻灯片中介绍的方法，这是10^(-1)，这是10^(-3)，值得注意的是，在之前的幻灯片里，我们把最小值写在左边，最大值写在右边，但在这里，我们颠倒了大小。这里，左边的是最大值，右边的是最小值。
所以你要做的就是在[-3,-1]里随机均匀的给r取值。你设定了1-β=10^r，所以β=1-10^r，然后这就变成了在特定的选择范围内超参数随机取值。
希望用这种方式得到想要的结果，你在0.9到0.99区间探究的资源，和在0.99到0.999区间探究的一样多。
所以，如果你想研究更多正式的数学证明，关于为什么我们要这样做，为什么用线性轴取值不是个好办法，这是因为当β 接近1时，所得结果的灵敏度会变化，即使β有微小的变化。所以β 在0.9到0.9005之间取值，无关紧要，你的结果几乎不会变化。
但β值如果在0.999到0.9995之间，这会对你的算法产生巨大影响，对吧？在这两种情况下，是根据大概10个值取平均。但这里，它是指数的加权平均值，基于1000个值，现在是2000个值，因为这个公式1/(1-β)，当β接近1时，β就会对细微的变化变得很敏感。
所以整个取值过程中，你需要更加密集地取值，在β 接近1的区间内，或者说，当1-β 接近于0时，这样，你就可以更加有效的分布取样点，更有效率的探究可能的结果。
希望能帮助你选择合适的标尺，来给超参数取值。如果你没有在超参数选择中作出正确的标尺决定，别担心，即使你在均匀的标尺上取值，如果数值总量较多的话，你也会得到还不错的结果，尤其是应用从粗到细的搜索方法，在之后的迭代中，你还是会聚焦到有用的超参数取值范围上。
希望这会对你的超参数搜索有帮助，下一个笔记中，我们将会分享一些关于如何组建搜索过程的思考，希望它能使你的工作更高效。
閱讀更多 極客Array 的文章
