RandomParameterSampling 类

定义超参数搜索空间上的随机采样。

初始化 RandomParameterSampling。

继承: azureml.train.hyperdrive.sampling.HyperParameterSampling

RandomParameterSampling

构造函数

RandomParameterSampling(parameter_space, properties=None)

名称	说明
parameter_space 必需	dict 包含每个参数及其分布的字典。字典键是参数的名称。
properties	dict 带有算法附加属性的字典。默认值: None
parameter_space 必需	dict 包含每个参数及其分布的字典。字典键是参数的名称。
properties 必需	dict 带有算法附加属性的字典。

在此采样算法中，参数值是从一组离散值或连续范围内的分布中选择的。可使用的函数示例包括：choice、uniform、loguniform、normal 和 lognormal。例如，


   {
       "init_lr": uniform(0.0005, 0.005),
       "hidden_size": choice(0, 100, 120, 140, 180)
   }

它将定义具有两个参数（init_lr 和 hidden_size）的搜索空间。 init_lr 可以实现均匀分布，其最小值为 0.0005，最大值为 0.005，而 hidden_size 可选择 [80、100、120、140、180]。

有关使用 RandomParameter 采样的详细信息，请参阅教程优化模型的超参数。

SAMPLING_NAME = 'RANDOM'