Оптимизация гиперпараметров нейронных сетей с использованием высокопроизводительных вычислений для предсказания осадков

Рассмотрена процедура настройки гиперпараметров нейронной сети для анализа пространственных метеорологических данных с использованием инструментов гибридного высокопроизводительного вычислительного комплекса (ГВВК). Проведено сравнение точности прогнозирования осадков на основе таких методов, как поиск по решетке и случайный поиск. Продемонстрировано, что даже при сравнительно небольшом числе случайных выборов комбинаций гиперпараметров возможно получить точность, сопоставимую с полным перебором, при умеренных временных затратах. Данные результаты означают возможность автоматического построения архитектуры нейросети на основе базовой модели для решения конкретных прикладных задач.