parameter_expressions Módulo

Define funciones que se pueden usar en HyperDrive para describir un espacio de búsqueda de hiperparámetros.

Estas funciones se usan para especificar diferentes tipos de distribuciones de hiperparámetros. Las distribuciones se definen al configurar el muestreo para un barrido de hiperparámetros. Por ejemplo, cuando se usa la RandomParameterSampling clase , puede elegir muestrear entre un conjunto de valores discretos o una distribución de valores continuos. En este caso, podría usar la choice función para generar un conjunto discreto de valores y uniform una función para generar una distribución de valores continuos.

Para obtener ejemplos de uso de estas funciones, consulte el tutorial: https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters.

Funciones

choice

Especifique un conjunto discreto de opciones de las que se va a muestrear.

choice(*options)

Parámetros

Nombre	Description
options Requerido	list Lista de opciones entre las que elegir.

Devoluciones

Tipo	Description
list	Expresión estocástica.

lognormal

Especifique un valor dibujado según exp(normal(mu, sigma)).

Normalmente, el logaritmo del valor devuelto se distribuye. Al optimizar, esta variable está restringida a ser positiva.

lognormal(mu, sigma)

Parámetros

Nombre	Description
mu Requerido	float La media de la distribución normal.
sigma Requerido	float La desviación estándar de la distribución normal.

Devoluciones

Tipo	Description
list	Expresión estocástica.

loguniform

Especifique una distribución uniforme del registro.

Un valor se dibuja según exp(uniform(min_value, max_value)) para que el logaritmo del valor devuelto se distribuya uniformemente. Al optimizar, esta variable está restringida al intervalo [exp(min_value), exp(max_value)]

loguniform(min_value, max_value)

Parámetros

Nombre	Description
min_value Requerido	float El valor mínimo del intervalo será exp(min_value)(inclusive).
max_value Requerido	float El valor máximo del intervalo será exp(max_value) (inclusivo).

Devoluciones

Tipo	Description
list	Expresión estocástica.

normal

Especifique un valor real que normalmente se distribuye con la media mu y la desviación estándar sigma.

Al optimizar, se trata de una variable sin restricciones.

normal(mu, sigma)

Parámetros

Nombre	Description
mu Requerido	float La media de la distribución normal.
sigma Requerido	float desviación estándar de la distribución normal.

Devoluciones

Tipo	Description
list	Expresión estocástica.

qlognormal

Especifique un valor como round(exp(normal(mu, sigma)) / q) * q.

Adecuado para una variable discreta con respecto a la cual el objetivo es suave y obtiene más suave con el tamaño de la variable, que se limita desde un lado.

qlognormal(mu, sigma, q)

Parámetros

Nombre	Description
mu Requerido	float La media de la distribución normal.
sigma Requerido	float La desviación estándar de la distribución normal.
q Requerido	int El factor de suavizado.

Devoluciones

Tipo	Description
list	Expresión estocástica.

qloguniform

Especifique una distribución uniforme del formulario round(exp(uniform(min_value, max_value) / q) * q.

Esto es adecuado para una variable discreta con respecto a la cual el objetivo es "suave", y obtiene más suave con el tamaño del valor, pero que debe estar limitado tanto por encima como por debajo.

qloguniform(min_value, max_value, q)

Parámetros

Nombre	Description
min_value Requerido	float El valor mínimo del intervalo (inclusivo).
max_value Requerido	float El valor máximo del intervalo (inclusivo).
q Requerido	int El factor de suavizado.

Devoluciones

Tipo	Description
list	Expresión estocástica.

qnormal

Especifique un valor como round(normal(mu, sigma) / q) * q.

Adecuado para una variable discreta que probablemente tome un valor alrededor de mu, pero fundamentalmente no está enlazado.

qnormal(mu, sigma, q)

Parámetros

Nombre	Description
mu Requerido	float La media de la distribución normal.
sigma Requerido	float La desviación estándar de la distribución normal.
q Requerido	int El factor de suavizado.

Devoluciones

Tipo	Description
list	Expresión estocástica.

quniform

Especifique una distribución uniforme del formulario round(uniform(min_value, max_value) / q) * q.

Esto es adecuado para un valor discreto con respecto al cual el objetivo sigue siendo algo "suave", pero que debe estar limitado tanto por encima como por debajo.

quniform(min_value, max_value, q)

Parámetros

Nombre	Description
min_value Requerido	float El valor mínimo del intervalo (inclusivo).
max_value Requerido	float El valor máximo del intervalo (inclusivo).
q Requerido	int El factor de suavizado.

Devoluciones

Tipo	Description
list	Expresión estocástica.

randint

Especifique un conjunto de enteros aleatorios en el intervalo [0, superior).

La semántica de esta distribución es que no hay más correlación en la función de pérdida entre valores enteros cercanos, en comparación con valores enteros más lejanos. Se trata de una distribución adecuada para describir semillas aleatorias, por ejemplo. Si la función de pérdida probablemente está más correlacionada con los valores enteros cercanos, probablemente debe usar una de las distribuciones continuas "cuantificadas", como quniform, qloguniform, qnormal o qlognormal.

randint(upper)

Parámetros

Nombre	Description
upper Requerido	int El límite superior exclusivo para el intervalo de enteros.

Devoluciones

Tipo	Description
list	Expresión estocástica.

uniform

Especifique una distribución uniforme a partir de la cual se toman muestras.

uniform(min_value, max_value)

Parámetros

Nombre	Description
min_value Requerido	float El valor mínimo del intervalo (inclusivo).
max_value Requerido	float El valor máximo del intervalo (inclusivo).

Devoluciones

Tipo	Description
list	Expresión estocástica.