parameter_expressions Module

Hiermee definieert u functies die in HyperDrive kunnen worden gebruikt om een hyperparameterzoekruimte te beschrijven.

Deze functies worden gebruikt om verschillende typen hyperparameterverdelingen op te geven. De distributies worden gedefinieerd wanneer u sampling configureert voor een hyperparameter-sweep. Als u bijvoorbeeld de RandomParameterSampling klasse gebruikt, kunt u ervoor kiezen om een steekproef te nemen uit een set discrete waarden of een verdeling van doorlopende waarden. In dit geval kunt u de choice functie gebruiken om een discrete set waarden te genereren en uniform een functie om een verdeling van doorlopende waarden te genereren.

Zie de zelfstudie voor voorbeelden van het gebruik van deze functies: https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters.

Functies

choice

Geef een discrete set opties op waaruit u een voorbeeld wilt nemen.

choice(*options)

Parameters

Name	Description
options Vereist	list De lijst met opties waaruit u kunt kiezen.

Retouren

Type	Description
list	De stochastische expressie.

lognormal

Geef een waarde op die is getekend volgens exp(normal(mu, sigma)).

De logaritme van de retourwaarde wordt normaal verdeeld. Bij het optimaliseren wordt deze variabele beperkt tot positief.

lognormal(mu, sigma)

Parameters

Name	Description
mu Vereist	float Het gemiddelde van de normale verdeling.
sigma Vereist	float De standaarddeviatie van de normale verdeling.

Retouren

Type	Description
list	De stochastische expressie.

loguniform

Geef een uniforme logboekdistributie op.

Een waarde wordt getekend op basis van exp(uniform(min_value, max_value)) zodat de logaritme van de retourwaarde gelijkmatig wordt verdeeld. Bij het optimaliseren wordt deze variabele beperkt tot het interval [exp(min_value), exp(max_value)]

loguniform(min_value, max_value)

Parameters

Name	Description
min_value Vereist	float De minimumwaarde in het bereik is exp(min_value)(inclusief).
max_value Vereist	float De maximumwaarde in het bereik is exp(max_value) (inclusief).

Retouren

Type	Description
list	De stochastische expressie.

normal

Geef een echte waarde op die normaal wordt verdeeld met gemiddelde mu en standaarddeviatie sigma.

Bij het optimaliseren is dit een onbeperkte variabele.

normal(mu, sigma)

Parameters

Name	Description
mu Vereist	float Het gemiddelde van de normale verdeling.
sigma Vereist	float de standaarddeviatie van de normale verdeling.

Retouren

Type	Description
list	De stochastische expressie.

qlognormal

Geef een waarde op zoals round(exp(normal(mu, sigma)) / q) * q.

Geschikt voor een discrete variabele waarbij het doel vloeiend is en vloeiender wordt met de grootte van de variabele, die vanaf één zijde wordt begrensd.

qlognormal(mu, sigma, q)

Parameters

Name	Description
mu Vereist	float Het gemiddelde van de normale verdeling.
sigma Vereist	float De standaarddeviatie van de normale verdeling.
q Vereist	int De vloeiende factor.

Retouren

Type	Description
list	De stochastische expressie.

qloguniform

Geef een uniforme verdeling van de formulierronde op(exp(uniform(min_value, max_value) / q) * q.

Dit is geschikt voor een discrete variabele waarvoor de doelstelling 'vloeiend' is en vloeiender wordt met de grootte van de waarde, maar die zowel boven als onder moet worden begrensd.

qloguniform(min_value, max_value, q)

Parameters

Name	Description
min_value Vereist	float De minimumwaarde in het bereik (inclusief).
max_value Vereist	float De maximumwaarde in het bereik (inclusief).
q Vereist	int De vloeiende factor.

Retouren

Type	Description
list	De stochastische expressie.

qnormal

Geef een waarde op zoals round(normal(mu, sigma) / q) * q.

Geschikt voor een discrete variabele die waarschijnlijk een waarde rond mu neemt, maar fundamenteel niet gebonden is.

qnormal(mu, sigma, q)

Parameters

Name	Description
mu Vereist	float Het gemiddelde van de normale verdeling.
sigma Vereist	float De standaarddeviatie van de normale verdeling.
q Vereist	int De vloeiende factor.

Retouren

Type	Description
list	De stochastische expressie.

quniform

Geef een uniforme verdeling van de vorm round(uniform(min_value, max_value) / q) * q op.

Dit is geschikt voor een discrete waarde waarvoor de doelstelling nog enigszins "vloeiend" is, maar die zowel boven als onder moet worden begrensd.

quniform(min_value, max_value, q)

Parameters

Name	Description
min_value Vereist	float De minimumwaarde in het bereik (inclusief).
max_value Vereist	float De maximumwaarde in het bereik (inclusief).
q Vereist	int De vloeiende factor.

Retouren

Type	Description
list	De stochastische expressie.

randint

Geef een set willekeurige gehele getallen op in het bereik [0, bovenste).

De semantiek van deze verdeling is dat er geen correlatie meer is in de verliesfunctie tussen waarden in de buurt van gehele getallen in de buurt, vergeleken met meer verre gehele waarden. Dit is een geschikte verdeling voor het beschrijven van willekeurige zaden bijvoorbeeld. Als de verliesfunctie waarschijnlijk meer gecorreleerd is voor nabijgelegen gehele getallen, moet u waarschijnlijk een van de 'gekwantiseerde' continue verdelingen gebruiken, zoals quniform, qloguniform, qnormaal of qlognormaal.

randint(upper)

Parameters

Name	Description
upper Vereist	int De exclusieve bovengrens voor het bereik van gehele getallen.

Retouren

Type	Description
list	De stochastische expressie.

uniform

Geef een uniforme verdeling op waaruit monsters worden genomen.

uniform(min_value, max_value)

Parameters

Name	Description
min_value Vereist	float De minimumwaarde in het bereik (inclusief).
max_value Vereist	float De maximumwaarde in het bereik (inclusief).

Retouren

Type	Description
list	De stochastische expressie.