Поделиться через

BayesianParameterSampling Класс

  • Ссылка

Определяет байесовскую выборку в области поиска параметров.

Байесовская выборка пытается разумно выполнить следующую выборку гиперпараметров с учетом результатов предыдущих выборок, чтобы новая выборка улучшила показатели основной метрики.

Инициализация BayesianParameterSampling.

Наследование
azureml.train.hyperdrive.sampling.HyperParameterSampling
BayesianParameterSampling

Конструктор

BayesianParameterSampling(parameter_space, properties=None)

Параметры

Имя Описание
parameter_space
Обязательно
dict

Словарь, содержащий каждый параметр и его распределение. Ключ словаря — это имя параметра. Обратите внимание, что для байесовской оптимизации поддерживаются только choice, quniform и uniform.
parameter_space
Обязательно
dict

Словарь, содержащий каждый параметр и его распределение. Ключ словаря — это имя параметра. Обратите внимание, что для байесовской оптимизации поддерживаются только выбор, квиформа и единообразие.
properties
Default value: None

Комментарии

Обратите внимание, что при использовании байесовской выборки количество одновременных выполнений влияет на эффективность процесса настройки. Как правило, меньшее количество одновременных выполнений приводит к лучшей конвергенции выборки. Это связано с тем, что некоторые выполнения запускаются, не получая полных преимуществ от выполнений, которые еще продолжаются.

Примечание

Байесовская выборка не поддерживает политики досрочного завершения. Применяя байесовскую выборку параметров, используйте NoTerminationPolicy, присвойте политике досрочного завершения значение None или оставьте параметр early_termination_policy.

Дополнительные сведения об использовании выборки BayesianParameter см. в руководстве по настройке гиперпараметров для модели.

Атрибуты

SAMPLING_NAME 

SAMPLING_NAME = 'BayesianOptimization'