Menggunakan GridSearchCV untuk optimasi hyperparameter pada Keras

Salah satu permasalahan pada pembangunan (development) model deep learning adalah mencari hyperparameter optimal. Contohnya sebagai berikut:

1. Berapa ukuran batch_size optimal: 16, 32, 64 atau 128?
2. Berapa epoch optimal untuk menjalankan model deep learning: 10, 20, 50 atau 100?
3. Apa optimizer terbaik untuk deep learning model ini: atam, rmsprop, atau adadelta...?

Dan masih banyak hiperparameter lainnya yang bisa dioptimasi: Dropout, jumlah node, jumlah layer, fungsi aktivasi apa yang digunakan, dan lain-lainnya. Habis waktu kita jika digunakan untuk trial-error mencoba mengganti satu-satu parameter tersebut untuk mencari model terbaik. Salah satu solusi dari permasalahan ini adalah dengan menggunakanGridSearch.