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BayesianParameterSampling 클래스

  • 참조

하이퍼 매개 변수 검색 공간에 대한 베이지언 샘플링을 정의합니다.

베이지언 샘플링은 이전 샘플의 성능을 기반으로 하이퍼 매개 변수의 다음 샘플을 지능적으로 선택하여 새 샘플이 보고된 기본 메트릭을 개선하도록 합니다.

BayesianParameterSampling을 초기화합니다.

상속
azureml.train.hyperdrive.sampling.HyperParameterSampling
BayesianParameterSampling

생성자

BayesianParameterSampling(parameter_space, properties=None)

매개 변수

Name Description
parameter_space
필수
dict

각 매개 변수와 해당 분포를 포함하는 사전입니다. 사전 키는 매개 변수의 이름입니다. 베이지언 최적화에는 choice, quniform 및 uniform만 지원됩니다.
parameter_space
필수
dict

각 매개 변수와 해당 분포를 포함하는 사전입니다. 사전 키는 매개 변수의 이름입니다. Bayesian 최적화에는 선택, 형식 및 균일만 지원됩니다.
properties
기본값: None

설명

베이지언 샘플링을 사용할 때 동시 실행 수는 튜닝 프로세스의 효율성에 영향을 줍니다. 일반적으로 동시 실행 수가 작을수록 샘플링 수렴이 향상됩니다. 일부 실행은 여전히 실행 중인 실행의 이점을 충분히 활용하지 않고 시작되기 때문입니다.

참고

베이지언 샘플링은 초기 종료 정책을 지원하지 않습니다. 베이지언 매개 변수 샘플링을 사용하는 경우 NoTerminationPolicy를 사용하거나, 초기 종료 정책을 None으로 설정하거나, early_termination_policy 매개 변수를 중단합니다.

BayesianParameter 샘플링 사용에 대한 자세한 내용은 모델의 하이퍼 매개 변수 조정 자습서를 참조하세요.

특성

SAMPLING_NAME 

SAMPLING_NAME = 'BayesianOptimization'