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hyperoptを使ったパラメーターチューニング

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kasi

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 前提・実現したいこと

kerasでhyperoptを使ってパラメータのチューニングをしています。

https://teratail.com/questions/98390
の解答を参考にしながらコードを作成しています。

上記に記載されているコードでは
'batch_size': hp.choice('batch_size', [10, 20, 30])
と設定しているのですが、チューニングの結果は、
'batch_size': 1
となってしまいます。チューニングの結果が指定したパラメータの中から得られないのはなぜなのでしょうか?
'l1_out','l2_out'についても同様の問題が起きています。

 該当のソースコード

import numpy as np
import pandas as pd
import random
from hyperopt import fmin, tpe, hp, rand
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn import cross_validation
from sklearn import svm
from sklearn.cross_validation import StratifiedKFold
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
from keras.layers import Activation, Dropout, BatchNormalization, Dense
from keras.models import Sequential
from keras.datasets import mnist
from keras.metrics import categorical_crossentropy
from keras.utils import np_utils
from keras.optimizers import Adam
from keras.callbacks import EarlyStopping

hyperopt_parameters = {
'l1_drop': hp.uniform('l1_drop', 0.0, 0.3),
'l2_drop': hp.uniform('l2_drop', 0.0, 0.3),
'l1_out': hp.choice('l1_out', [64, 128, 256, 512, 1024]),
'l2_out': hp.choice('l2_out', [64, 128, 256, 512, 1024]),
'bn1': hp.choice('bn1', [0, 1]),
'bn2': hp.choice('bn2', [0, 1]),
'batch_size': hp.choice('batch_size', [10, 20, 30]),
'epochs': hp.choice('epochs', [5]),
}

from sklearn import datasets
df = datasets.load_iris()
iris_data = df.data
iris_target_org = df.target
iris_target = np_utils.to_categorical(iris_target_org)

input_n = iris_data.shape[1]
output_n = np.unique(iris_target_org).shape[0]

skf = StratifiedKFold(iris_target_org, 5)

count = 0

def function(args):
args['epochs'] = int(args['epochs'])
for train, test in skf:
model = Sequential()
model.add(Dense(args['l1_out'], input_dim=input_n))
if args['bn1'] == 0:
model.add(BatchNormalization())
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(args['l1_drop']))
model.add(Dense(args['l2_out']))
if args['bn2'] == 0:
model.add(BatchNormalization())
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(args['l2_drop']))
model.add(Dense(output_n, activation='softmax'))

model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer=Adam(),
metrics=['accuracy'])

early_stopping = EarlyStopping(patience=0, verbose=1)
model.fit(iris_data[train], iris_target[train],
batch_size=args['batch_size'],
epochs=args['epochs'],
verbose=1,
validation_split=0.2,
callbacks=[early_stopping])
evaluation = model.evaluate(iris_data[test], iris_target[test], batch_size=args['batch_size'], verbose=0)
return evaluation[0]

best = fmin(function,hyperopt_parameters,algo=tpe.suggest,max_evals=1)
print("best estimate parameters",best)

 試したこと

計算時間短縮のため、元のコードのmax_evalsとepochsを変更しています。
hp.choiceの使い方の問題があるのでしょうか、、?

 補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

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'batch_size': 1は1番目の要素ということで20ではないでしょうか

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