zásady Učení a nastavení

  • Článek
  • 2 min ke čtení

nastavení Učení určují parametry pro školení modelů. Dva modely stejných dat, která jsou učená v různých nastaveních výuky, se liší.

zásady Učení a nastavení se v Azure Portal nastavují v prostředku přizpůsobeném svým přidaným.

Zásady učení pro import a export

Soubory zásad učení můžete importovat a exportovat z Azure Portal. Tuto metodu použijte, chcete-li uložit existující zásady, otestovat je, nahradit je a archivovat je v rámci správy zdrojového kódu jako artefakty pro budoucí referenci a audit.

Přečtěte si, jak naimportovat a exportovat zásady učení v Azure Portal pro váš prostředek pro přizpůsobení.

Principy nastavení zásad učení

Nastavení v zásadách učení není určené ke změně. Nastavení změňte pouze v případě, že rozumíte tomu, jak ovlivňují přizpůsobování. Bez tohoto vědomí byste mohli způsobovat problémy, včetně neověřování modelů přizpůsobeného pro přizpůsobování.

Přizpůsobení používá vowpalwabbit ke školení a hodnocení událostí. Informace o tom, jak upravit nastavení výuky pomocí vowpalwabbit, najdete v dokumentaci k vowpalwabbit . jakmile budete mít správné argumenty příkazového řádku, uložte příkaz do souboru s následujícím formátem (nahraďte hodnotu vlastnosti argumenty požadovaným příkazem) a nahrajte soubor pro import nastavení učení v modelu a Učení Nastavení podokně v Azure Portal pro váš prostředek pro přizpůsobování.

Následuje .json příklad zásad učení.

{
  "name": "new learning settings",
  "arguments": " --cb_explore_adf --epsilon 0.2 --power_t 0 -l 0.001 --cb_type mtr -q ::"
}

Porovnání zásad učení

Můžete porovnat, jak různé zásady učení provádějí data z minulých protokolů v protokolech přizpůsobených pomocí offline vyhodnocení.

Upload své vlastní zásady učení a porovnejte je s aktuálními zásadami učení.

Optimalizace výukových zásad

Přizpůsobený objekt může vytvořit optimalizované vzdělávací zásady při offline testování. Optimalizované vzdělávací zásady, které mají lepší přínos při vyhodnocování offline, budou poskytovat lepší výsledky při použití online v přizpůsobeném nástroji.

Když optimalizujete zásady učení, můžete ji použít přímo na přizpůsobení tak, aby okamžitě nahradila aktuální zásady. Nebo můžete optimalizovanou zásadu Uložit pro další vyhodnocení a později se rozhodnout, jestli ji zahodíte, uložíte nebo použijete.

Další kroky