BayesianParameterSampling Класс
Определяет байесовскую выборку в области поиска параметров.
Байесовская выборка пытается разумно выполнить следующую выборку гиперпараметров с учетом результатов предыдущих выборок, чтобы новая выборка улучшила показатели основной метрики.
Инициализация BayesianParameterSampling.
- Наследование
-
azureml.train.hyperdrive.sampling.HyperParameterSamplingBayesianParameterSampling
Конструктор
BayesianParameterSampling(parameter_space, properties=None)
Параметры
Имя | Описание |
---|---|
parameter_space
Обязательно
|
|
parameter_space
Обязательно
|
Словарь, содержащий каждый параметр и его распределение. Ключ словаря — это имя параметра. Обратите внимание, что для байесовской оптимизации поддерживаются только выбор, квиформа и единообразие. |
properties
|
значение по умолчанию: None
|
Комментарии
Обратите внимание, что при использовании байесовской выборки количество одновременных выполнений влияет на эффективность процесса настройки. Как правило, меньшее количество одновременных выполнений приводит к лучшей конвергенции выборки. Это связано с тем, что некоторые выполнения запускаются, не получая полных преимуществ от выполнений, которые еще продолжаются.
Примечание
Байесовская выборка не поддерживает политики досрочного завершения. Применяя байесовскую выборку параметров, используйте NoTerminationPolicy, присвойте политике досрочного завершения значение None или оставьте параметр early_termination_policy.
Дополнительные сведения об использовании выборки BayesianParameter см. в руководстве по настройке гиперпараметров для модели.
Атрибуты
SAMPLING_NAME
SAMPLING_NAME = 'BayesianOptimization'
Обратная связь
https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Ожидается в ближайшее время: в течение 2024 года мы постепенно откажемся от GitHub Issues как механизма обратной связи для контента и заменим его новой системой обратной связи. Дополнительные сведения см. в разделеОтправить и просмотреть отзыв по