TruncationSelectionPolicy 클래스

각 평가 간격에서 지정된 비율의 실행을 취소하는 조기 종료 정책을 정의합니다.

TruncationSelectionPolicy를 초기화합니다.

상속

azureml.train.hyperdrive.policy.EarlyTerminationPolicy

TruncationSelectionPolicy

생성자

TruncationSelectionPolicy(truncation_percentage, evaluation_interval=1, delay_evaluation=0)

매개 변수

Name	Description
truncation_percentage 필수	int 각 평가 간격에서 취소할 실행의 백분율입니다.
evaluation_interval	int 정책 적용에 대한 빈도입니다. 기본값: 1
delay_evaluation	int 첫 번째 정책 평가를 지연할 간격의 수입니다. 지정된 경우 정책은 delay_evaluation보다 크거나 같은 모든 evaluation_interval에 적용됩니다. 기본값: 0
truncation_percentage 필수	int 각 평가 간격에서 취소할 실행의 백분율입니다.
evaluation_interval 필수	int 정책 적용에 대한 빈도입니다.
delay_evaluation 필수	int 첫 번째 정책 평가를 지연할 간격의 수입니다. 지정된 경우 정책은 delay_evaluation보다 크거나 같은 모든 evaluation_interval에 적용됩니다.

설명

이 정책은 기본 메트릭에서 성능이 가장 낮은 지정된 비율의 실행을 주기적으로 취소합니다. 이 정책은 학습 시간에 따른 모델 성능 개선을 고려하여 실행 순위 지정의 공정성을 위해 노력합니다. 비교적 오래되지 않은 실행의 순위를 지정할 때 정책은 비교를 위해 이전 실행의 해당(및 이전) 성능을 사용합니다. 따라서 다른 실행보다 짧은 시간 동안 실행했기 때문에 실행 성능이 낮아서 종료되지 않습니다.

자르기 선택 정책은 다음 구성 매개 변수를 사용합니다.

• truncation_percentage: 각 평가 간격에서 종료할 성능이 가장 낮은 실행의 백분율입니다.

• evaluation_interval: 정책 적용에 대한 빈도입니다. 학습 스크립트에서 기본 메트릭을 기록할 때마다 한 번의 간격으로 계산됩니다.

• delay_evaluation: 정책 평가를 지연하는 간격의 수입니다. 학습 실행의 조기 종료를 방지하려면 이 매개 변수를 사용합니다. 지정된 경우 정책은 delay_evaluation보다 크거나 같은 모든 evaluation_interval에 적용됩니다.

예를 들어, 간격 N에서 실행을 평가할 때 해당 성능은 N보다 큰 간격에 대한 메트릭을 보고하더라도 간격 N까지의 다른 실행의 성능과만 비교됩니다.

특성

delay_evaluation

첫 번째 평가가 지연된 시퀀스 수 값을 반환합니다.

반환

형식	Description
int	지연 평가입니다.

evaluation_interval

평가 간격 값을 반환합니다.

반환

형식	Description
int	평가 간격입니다.

truncation_percentage

잘림 백분율 값을 반환합니다.

반환

형식	Description
int	잘림 백분율입니다.

POLICY_NAME

POLICY_NAME = 'TruncationSelection'