parameter_expressions Модуль

Определяет функции, доступные в HyperDrive для описания пространства поиска гиперпараметров.

Эти функции используются для указания различных типов распределений гиперпараметров. Распределения задаются при настройке выборки для очистки гиперпараметров. Например, при использовании класса RandomParameterSampling можно делать выборку из набора дискретных значений или распределения непрерывных значений. В данном случае можно использовать функцию choice для создания дискретного набора значений и функцию uniform для создания распределения непрерывных значений.

Примеры использования этих функций см. в учебнике: https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters.

Функции

choice

Указывает дискретный набор параметров для выборки.

choice(*options)

Параметры

Имя	Описание
options Обязательно	list Список параметров для выбора.

Возвращаемое значение

Тип	Описание
list	Стохастическое выражение.

lognormal

Указывает значение, полученное в соответствии с exp (normal(mu, sigma)).

Логарифм возвращаемого значения нормально распределен. При оптимизации эта переменная ограничивается положительным числом.

lognormal(mu, sigma)

Параметры

Имя	Описание
mu Обязательно	float Среднее значение нормального распределения.
sigma Обязательно	float Стандартное отклонение от нормального распределения.

Возвращаемое значение

Тип	Описание
list	Стохастическое выражение.

loguniform

Указывает равномерное распределение журналов.

Значение получено в соответствии с exp(uniform(min_value, max_value)), так что логарифм возвращаемого значения распределен равномерно. При оптимизации эта переменная ограничена интервалом [exp(min_value), exp(max_value)]

loguniform(min_value, max_value)

Параметры

Имя	Описание
min_value Обязательно	float Минимальное значение в диапазоне будет exp(min_value)(включительно).
max_value Обязательно	float Максимальное значение в диапазоне будет exp(max_value) (включительно).

Возвращаемое значение

Тип	Описание
list	Стохастическое выражение.

normal

Указывает реальное значение, нормально распределенное со средним значением mu и стандартным отклонением sigma.

При оптимизации это переменная не ограничена.

normal(mu, sigma)

Параметры

Имя	Описание
mu Обязательно	float Среднее значение нормального распределения.
sigma Обязательно	float Стандартное отклонение от нормального распределения.

Возвращаемое значение

Тип	Описание
list	Стохастическое выражение.

qlognormal

Указывает значение типа round(exp(normal(mu, sigma)) / q) * q.

Подходит для дискретной переменной, относительно которой объект сглажен и сглаживается еще больше с увеличением размера этой переменной, которая ограничена с одной стороны.

qlognormal(mu, sigma, q)

Параметры

Имя	Описание
mu Обязательно	float Среднее значение нормального распределения.
sigma Обязательно	float Стандартное отклонение от нормального распределения.
q Обязательно	int Коэффициент сглаживания.

Возвращаемое значение

Тип	Описание
list	Стохастическое выражение.

qloguniform

Указывает равномерное распределение формы round(exp(uniform(min_value, max_value) / q) * q.

Подходит для дискретной переменной, относительно которой объект сглажен и сглаживается еще больше с увеличением ее значения, но которая должна иметь верхнее и нижнее ограничения.

qloguniform(min_value, max_value, q)

Параметры

Имя	Описание
min_value Обязательно	float Минимальное значение в диапазоне (включительно).
max_value Обязательно	float Максимальное значение в диапазоне (включительно).
q Обязательно	int Коэффициент сглаживания.

Возвращаемое значение

Тип	Описание
list	Стохастическое выражение.

qnormal

Указывает значение типа round(normal(mu, sigma) / q) * q.

Подходит для дискретной переменной, которая, вероятно, принимает значение около mu, но по сути не ограничена.

qnormal(mu, sigma, q)

Параметры

Имя	Описание
mu Обязательно	float Среднее значение нормального распределения.
sigma Обязательно	float Стандартное отклонение от нормального распределения.
q Обязательно	int Коэффициент сглаживания.

Возвращаемое значение

Тип	Описание
list	Стохастическое выражение.

quniform

Указывает равномерное распределение формы round(uniform(min_value, max_value) / q) * q.

Подходит для дискретной переменной с учетом того, что объект еще в какой-то степени "сглажен", но должен быть ограничен ниже и выше.

quniform(min_value, max_value, q)

Параметры

Имя	Описание
min_value Обязательно	float Минимальное значение в диапазоне (включительно).
max_value Обязательно	float Максимальное значение в диапазоне (включительно).
q Обязательно	int Коэффициент сглаживания.

Возвращаемое значение

Тип	Описание
list	Стохастическое выражение.

randint

Указывает набор случайных целых чисел в диапазоне [0, Upper).

Семантика этого распределения заключается в том, что в функции потери больше нет корреляции между ближайшими целочисленными значениями по сравнению с более удаленными целочисленными значениями. Это распределение, например, походит для описания случайных начальных значений. Возможно, если функция потери больше коррелирует с ближайшими целочисленными значениями, то, возможно, следует использовать одно из "квантованных" непрерывных распределений, например quniform, qloguniform, qnormal или qlognormal.

randint(upper)

Параметры

Имя	Описание
upper Обязательно	int Исключенная верхняя граница диапазона целых чисел.

Возвращаемое значение

Тип	Описание
list	Стохастическое выражение.

uniform

Указывает равномерное распределение, из которого берутся образцы.

uniform(min_value, max_value)

Параметры

Имя	Описание
min_value Обязательно	float Минимальное значение в диапазоне (включительно).
max_value Обязательно	float Максимальное значение в диапазоне (включительно).

Возвращаемое значение

Тип	Описание
list	Стохастическое выражение.