RandomParameterSampling クラス

  • リファレンス

ハイパーパラメーター検索空間でのランダム サンプリングを定義します。

RandomParameterSampling を初期化します。

継承
azureml.train.hyperdrive.sampling.HyperParameterSampling
RandomParameterSampling

コンストラクター

RandomParameterSampling(parameter_space, properties=None)

パラメーター

parameter_space
dict
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。

properties
dict
既定値: None

アルゴリズムの追加プロパティを含む辞書。

parameter_space
dict
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。

properties
dict
必須

アルゴリズムの追加プロパティを含む辞書。

注釈

このサンプリング アルゴリズムでは、パラメーター値は不連続値のセットまたは連続した範囲の分布から選択されます。 使用できる関数の例として、choice、uniform、loguniform、normal、lognormal があります。 たとえば、次のように入力します。


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

これは、2 つのパラメーター init_lr と hidden_size で検索空間を定義します。 init_lr は、最小値が 0.0005、最大値が 0.005 の一様分布を持つことができ、hidden_size は [80, 100, 120, 140, 180] から選択することになります。

RandomParameter サンプリングの使用の詳細については、モデルのハイパーパラメーターのチューニングのチュートリアルを参照してください。

属性

SAMPLING_NAME 

SAMPLING_NAME = 'RANDOM'