parameter_expressions 模組

  • 參考

定義可在 HyperDrive 中用來描述超參數搜尋空間的函式。

這些函式可用來指定不同類型的超參數分佈。 當您設定超參數掃掠的取樣時，會定義分佈。 例如，當您使用 RandomParameterSampling 類別時，您可以選擇從一組離散值或連續值的分佈取樣。 在此情況下，您可以使用 函 choice 式來產生一組離散的值和 uniform 函式，以產生連續值的分佈。

如需使用這些函式的範例，請參閱教學課程： https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters 。

函數

choice

指定要從中取樣的一組離散選項。

choice(*options)

參數

options
list
必要

要從中選擇的選項清單。

傳回

隨機運算式。

傳回類型

list

lognormal

指定根據 exp (一般 (mu、sigma) ) 繪製的值。

傳回值的對數通常會分散。 優化時，此變數會限制為正數。

lognormal(mu, sigma)

參數

mu
float
必要

常態分佈的平均值。

sigma
float
必要

常態分佈的標準差。

傳回

隨機運算式。

傳回類型

list

loguniform

指定記錄統一分佈。

系統會根據 exp (統一 (min_value、max_value) ) 來繪製值，讓傳回值的對數平均分佈。 優化時，此變數受限於間隔 [exp (min_value) ，exp (max_value) ]

loguniform(min_value, max_value)

參數

min_value
float
必要

範圍中的最小值將會是 exp (min_value) (包含) 。

max_value
float
必要

範圍中的最大值將會是 exp (max_value) (包容性) 。

傳回

隨機運算式。

傳回類型

list

normal

指定以平均 mu 和標準差 sigma 一般分佈的實際值。

優化時，這是不受限制的變數。

normal(mu, sigma)

參數

mu
float
必要

常態分佈的平均值。

sigma
float
必要

常態分佈的標準差。

傳回

隨機運算式。

傳回類型

list

qlognormal

指定值，例如 round (exp (normal (mu， sigma) ) / q) * q。

適用于目標順暢且更順暢且具有變數大小的離散變數，其大小會從一端系結。

qlognormal(mu, sigma, q)

參數

mu
float
必要

常態分佈的平均值。

sigma
float
必要

常態分佈的標準差。

q
int
必要

平滑係數。

傳回

隨機運算式。

傳回類型

list

qloguniform

指定表單四捨五入 (exp 的統一分佈， (統一 (min_value，max_value) / q) * q。

這適用于目標為「平滑」的離散變數，並且會以值的大小更順暢，但應該同時系結在上方和下方。

qloguniform(min_value, max_value, q)

參數

min_value
float
必要

範圍的最小值 (含)。

max_value
float
必要

範圍的最大值 (含)。

q
int
必要

平滑係數。

傳回

隨機運算式。

傳回類型

list

qnormal

指定值，例如四捨五入 (一般 (mu、sigma) / q) * q。

適用于可能採用 mu 值但基本上未系結的離散變數。

qnormal(mu, sigma, q)

參數

mu
float
必要

常態分佈的平均值。

sigma
float
必要

常態分佈的標準差。

q
int
必要

平滑係數。

傳回

隨機運算式。

傳回類型

list

quniform

指定表單圓角 (統一 (min_value的統一分佈，max_value) / q) * q。

這適用于目標仍然有點「平滑」的離散值，但應該同時系結在上方和下方。

quniform(min_value, max_value, q)

參數

min_value
float
必要

範圍的最小值 (含)。

max_value
float
必要

範圍的最大值 (含)。

q
int
必要

平滑係數。

傳回

隨機運算式。

傳回類型

list

randint

指定範圍 [0， 上層) 的一組隨機整數。

相較于較遠的整數值，此分佈的語意在於鄰近整數值之間的遺失函式中沒有更多相互關聯。 這是描述隨機種子的適當分佈，例如。 如果遺失函式可能更與鄰近整數值相互關聯，則您應該使用其中一個「量子化」連續分佈，例如 quniform、qloguniform、qnormal 或 qlognormal。

randint(upper)

參數

upper
int
必要

整數範圍的獨佔上限。

傳回

隨機運算式。

傳回類型

list

uniform

指定取用樣本的統一分佈。

uniform(min_value, max_value)

參數

min_value
float
必要

範圍的最小值 (含)。

max_value
float
必要

範圍的最大值 (含)。

傳回

隨機運算式。

傳回類型

list