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.
нейронные сети, прогнозирование, глубокое обучение, гиперпараметры, высокопроизводительные вычисления