update hyperparameters

downloads-generation/models_class1/hyperparameters.yaml

-[{
-##########################################
-# ENSEMBLE SIZE
-##########################################
-"n_models": 8,
-
-##########################################
-# OPTIMIZATION
-##########################################
-"max_epochs": 500,
-"patience": 20,
-"early_stopping": true,
-"validation_split": 0.2,
-"minibatch_size": 128,
-"loss": "custom:mse_with_inequalities",
-
-##########################################
-# RANDOM NEGATIVE PEPTIDES
-##########################################
-"random_negative_rate": 0.2,
-"random_negative_constant": 25,
-"random_negative_affinity_min": 20000.0,
-"random_negative_affinity_max": 50000.0,
-
-##########################################
-# PEPTIDE REPRESENTATION
-##########################################
-# One of "one-hot", "embedding", or "BLOSUM62".
-"peptide_amino_acid_encoding": "BLOSUM62",
-"use_embedding": false,  # maintained for backward compatability
-"embedding_output_dim": 8,  # only used if using embedding
-"kmer_size": 15,
-
-##########################################
-# NEURAL NETWORK ARCHITECTURE
-##########################################
-"locally_connected_layers": [
-    {
-        "filters": 8,
-        "activation": "tanh",
-        "kernel_size": 3
-    }
-],
-"activation": "relu",
-"output_activation": "sigmoid",
-"layer_sizes": [16],
-"dense_layer_l1_regularization": 0.001,
-"batch_normalization": false,
-"dropout_probability": 0.0,
-}]