Kerastuner随机搜索: TypeError：(‘未理解关键字参数：’，‘激活’)

Kerastuner是一个用于深度学习模型超参数优化的Python库。它使用随机搜索算法来寻找最佳的超参数组合，以提高模型的性能和准确度。

关键字参数是函数或方法调用中用于标识参数的名称。在上述错误信息中，错误提示了关键字参数“激活”未被正确理解。根据错误信息来看，可能是在使用Kerastuner的随机搜索函数时，传入了一个未被正确解析的参数名。

对于这个问题，需要检查使用Kerastuner库的代码，并确保传递的参数名称是正确的。如果你使用的是Kerastuner库的随机搜索函数，应该传递包括“激活”参数的正确参数字典。

在使用Kerastuner进行模型超参数优化时，可以考虑以下步骤：

1. 定义模型架构：使用Keras或TensorFlow等框架定义深度学习模型的架构。
2. 定义超参数搜索空间：定义需要优化的超参数的范围和可能取值，例如学习率、激活函数、层数等。
3. 定义评估指标：选择适当的评估指标来衡量模型性能，如准确度、损失函数等。
4. 配置Kerastuner搜索算法：使用Kerastuner库提供的随机搜索算法，配置搜索空间和评估指标。
5. 运行超参数搜索：调用Kerastuner的搜索函数，并传入定义好的模型、搜索空间和评估指标。Kerastuner将自动在给定的搜索空间中进行随机搜索，并返回最佳超参数组合。
6. 使用最佳超参数训练模型：使用返回的最佳超参数组合重新训练深度学习模型，以获得更好的性能和准确度。

关于Kerastuner的更详细信息和相关产品，你可以参考腾讯云AI Lab所提供的Kerastuner产品介绍页面： Kerastuner产品介绍

请注意，以上提供的产品链接仅为示例，并非真实存在的链接。具体的腾讯云产品和介绍链接可能需要根据实际情况进行查询和确认。