BayesianParameterSampling クラス

ハイパーパラメーター検索空間でのベイジアンサンプリングを定義します。

ベイジアンサンプリングでは、新しいサンプルによって報告されるプライマリメトリックを向上させるために、前のサンプルの実行方法に基づいて、ハイパーパラメーターの次のサンプルをインテリジェントに選択しようと試みます。

BayesianParameterSampling を初期化します。

継承: azureml.train.hyperdrive.sampling.HyperParameterSampling

BayesianParameterSampling

コンストラクター

BayesianParameterSampling(parameter_space, properties=None)

必須

各パラメーターとその分布が含まれている辞書。辞書キーはパラメーター名です。ベイジアンの最適化では、choice、quniform、および uniform だけがサポートされています。

必須

各パラメーターとその分布が含まれている辞書。辞書キーはパラメーター名です。ベイジアン最適化では、選択肢、quniform、uniform のみがサポートされることに注意してください。

既定値: None

ベイジアンサンプリングを使用する場合、同時実行数は調整プロセスの有効性に影響を与えることに注意してください。通常、同時実行数が少ないほど、サンプリングの収束が向上します。これは、まだ実行されている実行のメリットを完全に受けることなく、一部の実行が開始されるためです。

Note

ベイジアンサンプリングでは早期終了ポリシーはサポートされません。ベイジアンパラメーターサンプリングを使用する場合は、NoTerminationPolicy を使用して早期終了ポリシーを None に設定するか、early_termination_policy パラメーターをオフのままにします。

BayesianParameter サンプリングの使用の詳細については、チュートリアル「モデルに合わせてハイパーパラメーターを調整する」を参照してください。

SAMPLING_NAME = 'BayesianOptimization'