RandomParameterSampling 類別

定義超參數搜尋空間的隨機取樣。

初始化 RandomParameterSampling。

建構函式

RandomParameterSampling(parameter_space, properties=None)

名稱	Description
parameter_space 必要	dict 包含每個參數及其散發的字典。字典索引鍵是參數的名稱。
properties	dict 具有演算法其他屬性的字典。預設值: None
parameter_space 必要	dict 包含每個參數及其散發的字典。字典索引鍵是參數的名稱。
properties 必要	dict 具有演算法其他屬性的字典。

在此取樣演算法中，會從一組離散值或連續範圍分佈中選擇參數值。您可以使用的函式範例包括： choice、 uniform、 loguniform、 normal、和 lognormal。例如，


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

這會使用兩個參數 init_lr 和 hidden_size來定義搜尋空間。 init_lr可以有一個具有 0.0005 為最小值且 0.005 為最大值的統一分佈，而且 hidden_size 會選擇 [80， 100， 120， 140， 180]。

如需使用 RandomParameter 取樣的詳細資訊，請參閱針對您的模型微調超參數教學課程。

SAMPLING_NAME = 'RANDOM'

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