parameter_expressions Módulo

Define funções que podem ser usadas no HyperDrive para descrever um espaço de pesquisa de hiperparímetros.

Estas funções são utilizadas para especificar diferentes tipos de distribuições de hiperparímetros. As distribuições são definidas quando configura a amostragem para uma varredura de hiperparímetro. Por exemplo, quando utilizar a RandomParameterSampling classe, pode optar por recolher amostras a partir de um conjunto de valores discretos ou de uma distribuição de valores contínuos. Neste caso, pode utilizar a choice função para gerar um conjunto discreto de valores e uniform função para gerar uma distribuição de valores contínuos.

Por exemplo, para utilizar estas funções, consulte o tutorial: https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters .

Funções

choice

Especifique um conjunto discreto de opções a partir da qual a amostra.

choice(*options)

Parâmetros

options
<xref:list>

A lista de opções para escolher.

Devoluções

A expressão estocástica.

Tipo de retorno

<xref:list>

lognormal

Especificar um valor desenhado de acordo com exp(mu,sigma)).

Normalmente, o logaritmo do valor de retorno é distribuído. Ao otimizar, esta variável é limitada a ser positiva.

lognormal(mu, sigma)

Parâmetros

mu
<xref:float>

A média da distribuição normal.

sigma
<xref:float>

O desvio padrão da distribuição normal.

Devoluções

A expressão estocástica.

Tipo de retorno

<xref:list>

loguniform

Especifique uma distribuição uniforme de registo.

Um valor é extraído de acordo com exp (uniforme(min_value, max_value)) de modo a que o logaritmo do valor de retorno seja distribuído uniformemente. Ao otimizar, esta variável é limitada ao intervalo [exp(exp min_value), exp(max_value)]

loguniform(min_value, max_value)

Parâmetros

min_value
<xref:float>

O valor mínimo da gama será exp(min_value)(inclusive).

max_value
<xref:float>

O valor máximo da gama será exp(max_value) (inclusive).

Devoluções

A expressão estocástica.

Tipo de retorno

<xref:list>

normal

Especifique um valor real que é normalmente distribuído com mu médio e sigma de desvio padrão.

Ao otimizar, esta é uma variável sem restrições.

normal(mu, sigma)

Parâmetros

mu
<xref:float>

A média da distribuição normal.

sigma
<xref:float>

o desvio padrão da distribuição normal.

Devoluções

A expressão estocástica.

Tipo de retorno

<xref:list>

qlognormal

Especificar um valor como redondo(exp(normal(mu, sigma)) / q.

Adequado para uma variável discreta em relação à qual o objetivo é suave e fica mais suave com o tamanho da variável, que é limitada de um lado.

qlognormal(mu, sigma, q)

Parâmetros

mu
<xref:float>

A média da distribuição normal.

sigma
<xref:float>

O desvio padrão da distribuição normal.

q
<xref:int>

O fator de suavização.

Devoluções

A expressão estocástica.

Tipo de retorno

<xref:list>

qloguniform

Especificar uma distribuição uniforme da placa redonda(exp(uniforme min_value, max_value) / q.

Isto é adequado para uma variável discreta em relação à qual o objetivo é "suave", e fica mais suave com o tamanho do valor, mas que deve ser delimitada tanto acima como abaixo.

qloguniform(min_value, max_value, q)

Parâmetros

min_value
<xref:float>

O valor mínimo na gama (inclusive).

max_value
<xref:float>

O valor máximo na gama (inclusive).

q
<xref:int>

O fator de suavização.

Devoluções

A expressão estocástica.

Tipo de retorno

<xref:list>

qnormal

Especifique um valor como redondo (normal(mu, sigma) / q* q.

Adequado para uma variável discreta que provavelmente tem um valor em torno de mu, mas é fundamentalmente ilimitado.

qnormal(mu, sigma, q)

Parâmetros

mu
<xref:float>

A média da distribuição normal.

sigma
<xref:float>

O desvio padrão da distribuição normal.

q
<xref:int>

O fator de suavização.

Devoluções

A expressão estocástica.

Tipo de retorno

<xref:list>

quniform

Especificar uma distribuição uniforme do formulário redondo (uniforme min_value, max_value) / q) * q.

Isto é adequado para um valor discreto em relação ao qual o objetivo ainda é um pouco "suave", mas que deve ser limitado tanto acima como abaixo.

quniform(min_value, max_value, q)

Parâmetros

min_value
<xref:float>

O valor mínimo na gama (inclusive).

max_value
<xref:float>

O valor máximo na gama (inclusive).

q
<xref:int>

O fator de suavização.

Devoluções

A expressão estocástica.

Tipo de retorno

<xref:list>

randint

Especificar um conjunto de inteiros aleatórios no intervalo [0, superior).

A semântica desta distribuição é que não há mais correlação na função de perda entre valores inteiros próximos, em comparação com valores inteiros mais distantes. Esta é uma distribuição adequada para descrever sementes aleatórias, por exemplo. Se a função de perda estiver provavelmente mais correlacionada para valores inteiros próximos, então provavelmente deve usar uma das distribuições contínuas "quantificizadas", tais como quniform, qloguniform, qnormal ou qlognormal.

randint(upper)

Parâmetros

upper
<xref:int>

O limite superior exclusivo para a gama de inteiros.

Devoluções

A expressão estocástica.

Tipo de retorno

<xref:list>

uniform

Especificar uma distribuição uniforme a partir da qual são colhidas amostras.

uniform(min_value, max_value)

Parâmetros

min_value
<xref:float>

O valor mínimo na gama (inclusive).

max_value
<xref:float>

O valor máximo na gama (inclusive).

Devoluções

A expressão estocástica.

Tipo de retorno

<xref:list>