BayesianParameterSampling Kelas

Menentukan pengambilan sampel Bayesian melalui ruang pencarian hyperparameter.

Pengambilan sampel Bayesian mencoba untuk memilih sampel hyperparameter berikutnya dengan cerdas, berdasarkan bagaimana sampel sebelumnya dilakukan, sehingga sampel baru meningkatkan metrik utama yang dilaporkan.

Menginisialisasi BayesianParameterSampling.

Warisan

azureml.train.hyperdrive.sampling.HyperParameterSampling

BayesianParameterSampling

Konstruktor

BayesianParameterSampling(parameter_space, properties=None)

Parameter

Nama	Deskripsi
parameter_space Diperlukan	dict Kamus yang berisi setiap parameter dan distribusinya. Kunci kamus adalah nama parameternya. Perhatikan bahwa hanya choice, quniform, dan uniform saja yang didukung untuk optimasi Bayesian.
parameter_space Diperlukan	dict Kamus yang berisi setiap parameter dan distribusinya. Kunci kamus adalah nama parameternya. Perhatikan bahwa hanya pilihan, kuniform, dan seragam yang didukung untuk pengoptimalan Bayesian.
properties	nilai default: None

Keterangan

Perhatikan bahwa saat menggunakan pengambilan sampel Bayesian, jumlah eksekusi bersamaan berdampak pada efektivitas proses penyetelan. Biasanya, sejumlah kecil eksekusi bersamaan mengarah ke konvergensi sampling yang lebih baik. Itu karena beberapa eksekusi dimulai tanpa sepenuhnya mendapat manfaat dari eksekusi yang masih berjalan.

Catatan

Pengambilan sampel Bayesian tidak mendukung penghentian dini. Saat menggunakan pengambilan sampel parameter Bayesian, gunakan NoTerminationPolicy, atur kebijakan penghentian awal ke None, atau tinggalkan parameter early_termination_policy.

Untuk informasi selengkapnya tentang menggunakan pengambilan sampel BayesianParameter, lihat tutorial Menyetel hyperparameter untuk model Anda.

Atribut

SAMPLING_NAME

SAMPLING_NAME = 'BayesianOptimization'