数据科学家是人工智能、算法模型、大数据挖掘的专家，也是目前人工智能领域受人羡慕、集万般宠爱于一身的职业，听起来怎么样？高端、大气、上档次。作为高大上的数据科学家当然要附庸风雅一些（数据科学家：你在讽刺我吗？J），他们在机器学习、模型训练的枯燥工作闲暇之余，也要听听优美、高雅的音乐放松下心情。在公认的高雅音乐中，有一种四重奏乐曲，它由4种乐器协奏，乐器之间有一定类似的特质和旋律，在四位演奏家的高超技艺、默契良好地协调合作下，演奏出来的乐曲优美动听、音色纯粹美丽，是广大音乐爱好者和艺术家们最喜爱的一种乐曲形式。

在人工智能领域的深度学习过程中，尤其在数据科学家训练神经网络时，经常会对神经网络模型进行调参优化，以获得最佳的模型效果。其中有四类最基本的调参方法，它们分别是：调整隐藏层节点数、增加隐藏层数量、调整激活函数、调整模型复杂度控制。数据科学家经常把这四类调参方法正确有序地组合起来使用，使它们相互作用、交叉融合，让神经网络模型产生了奇妙的效果，此时数据科学家变身成为模型训练的“艺术演奏家”，谱写并奏响了神经网络训练中的调参“四重奏”。

调参“四重奏”之“舞台”与“乐器”

首先，我们来准备数据集和建立训练模型，搭建“四重奏”的“舞台”。本文通过python语言调用scikit-learn库中的红酒数据集，并使用MLP神经网络来进行分类模拟训练。scikit-learn库中的红酒数据集共有178个数据样本，它们被归入三个类别中，分别是class_0，class_1，和class_2，其中class_0中包含59个样本，class_1中包含71个样本，class_2中包含48个样本。我们开始准备数据集，搭建“四重奏舞台”。

小提琴、中提琴——隐藏层节点数、隐藏层数量（hidden_layer_sizes）。小提琴、中提琴的音色优美柔和，在协奏中两者配合起来非常协和，在神经网络调参中，隐藏层节点数与层数也是紧密配合使用，能充分调节神经网络的效果。在上面的运行结果中，就是指hidden_layer_sizes参数。该参数值默认情况下为[100,]，表示模型中只有一个隐藏层，而隐藏层中的节点数是100。如果hidden_layer_sizes定义为[10,10]，那就表示模型中有两个隐藏层，每层有10个节点。

钢琴——激活函数（activation）。钢琴被人们称作乐器之王，音色洪亮动听，在协奏中能发挥主要的影响力，在神经网络调参中，激活函数的使用也能起到主要的影响作用。在上面的运行结果中，激活函数就是activation参数，它是将隐藏单元进行非线性化的方法，一共有四种值：“identity”、“logistic”、“tanh”以及“relu”，而在默认情况下，参数值是“relu”。

大提琴——模型复杂度控制（alpha）。大提琴音色低沉稳重，在协奏中有着深沉的控制力，训练神经网络的调参中，对模型的复杂度控制也有类似的效果。在上面的运行结果中，模型复杂度控制就是alpha参数。它是一个用来控制正则化的程度，默认的数值是0.0001。

奏响神经网络的调参“四重奏”

下面使用上面搭建好的舞台（数据集和模型），看看调参四重奏的表演效果。

1、缺省参数下的模型测试

2、小提琴独奏——隐藏层节点数为200的MLP模型

3、小提琴与中提琴协奏——隐藏层节点数为200、层数为2的MLP模型

4、小提琴、中提琴、钢琴三重奏——隐藏层节点数为200、层数为2、激活函数值为tanh的MLP模型

5、四重奏——隐藏层节点数为200、层数为2、激活函数值为tanh、模型复杂度控制alpha=1的MLP模型

6、正确认识调参

其实，在神经网络训练过程中（其他模型训练也一样），参数调整是通过不断尝试和磨合的，现实情况中，不能是只要觉得调整了参数就会一定有好的效果，就像作曲家谱写的四重奏乐章，如果一定要把不合适的乐器、旋律、节奏搭配在一起，那么再优秀的演奏家，做多大的努力进行协同演奏，也奏不出优美动听的音乐来。

本项目使用的MLP神经网络是一种多层感知器，在实际项目中应用不是太多，读者朋友可以再使用卷积神经网络、递归神经网络等算法模型尝试一下调参效果。