BayesianParameterSampling Třída

Definuje bayesovské vzorkování nad vyhledávacím prostorem hyperparametrů.

Bayesovské vzorkování se pokusí inteligentně vybrat další vzorek hyperparametrů na základě toho, jak předchozí vzorky fungovaly, aby nový vzorek zlepšil hlášenou primární metriku.

Inicializace BayesianParameterSampling.

Dědičnost

azureml.train.hyperdrive.sampling.HyperParameterSampling

BayesianParameterSampling

Konstruktor

BayesianParameterSampling(parameter_space, properties=None)

Parametry

Name	Description
parameter_space Vyžadováno	dict Slovník obsahující každý parametr a jeho distribuci. Klíč slovníku je název parametru. Všimněte si, že pro bayesovskou optimalizaci se podporují pouze choicequniform, auniform.
parameter_space Vyžadováno	dict Slovník obsahující každý parametr a jeho distribuci. Klíč slovníku je název parametru. Všimněte si, že pro bayesovskou optimalizaci jsou podporovány pouze volba, quniform a uniforma.
properties	Default value: None

Poznámky

Všimněte si, že při použití bayesovského vzorkování má počet souběžných spuštění vliv na efektivitu procesu ladění. Menší počet souběžných spuštění obvykle vede k lepší konvergenci vzorkování. Důvodem je to, že některá spuštění se spouští, aniž by plně využívala běhy, které jsou stále spuštěné.

Poznámka

Bayesovské vzorkování nepodporuje zásady předčasného ukončení. Pokud používáte vzorkování bayesovských parametrů, použijte NoTerminationPolicy, nastavte zásady předčasného ukončení na None nebo vynechte parametr early_termination_policy.

Další informace o použití vzorkování BayesianParameter najdete v kurzu Ladění hyperparametrů pro váš model.

Atributy

SAMPLING_NAME

SAMPLING_NAME = 'BayesianOptimization'