BayesianParameterSampling Clase

Define el muestreo bayesiano en un espacio de búsqueda de hiperparámetros.

El muestreo bayesiano intenta seleccionar inteligentemente la siguiente muestra de hiperparámetros, en función de cómo se realizaron las muestras anteriores, de modo que la nueva muestra mejore la métrica principal notificada.

Inicialice BayesianParameterSampling.

Herencia

azureml.train.hyperdrive.sampling.HyperParameterSampling

BayesianParameterSampling

Constructor

BayesianParameterSampling(parameter_space, properties=None)

Parámetros

Nombre	Description
parameter_space Requerido	dict Un diccionario que contiene cada parámetro y su distribución. La clave de diccionario es el nombre del parámetro. Tenga en cuenta que solo se admiten choice, quniform y uniform para la optimización bayesiana.
parameter_space Requerido	dict Un diccionario que contiene cada parámetro y su distribución. La clave de diccionario es el nombre del parámetro. Tenga en cuenta que solo se admiten opciones, quniformes y uniformes para la optimización bayesiana.
properties	valor predeterminado: None

Comentarios

Tenga en cuenta que cuando se usa el muestreo bayesiano, el número de ejecuciones simultáneas tiene un efecto sobre la eficacia del proceso de ajuste. Normalmente, un número menor de ejecuciones simultáneas conduce a una mejor convergencia de muestreo. Esto se debe a que algunas ejecuciones se inician sin beneficiarse completamente de las ejecuciones que todavía se están ejecutando.

Nota

El muestreo bayesiano no admite directivas de terminación anticipada. Al usar el muestreo de parámetros bayesianos, use NoTerminationPolicy, establezca la directiva de terminación anticipada en None o deje el parámetro early_termination_policy.

Para más información sobre el uso del muestreo de BayesianParameter, consulte el tutorial Ajuste de hiperparámetros para el modelo.

Atributos

SAMPLING_NAME

SAMPLING_NAME = 'BayesianOptimization'