parameter_expressions Module
Definieert functies die kunnen worden gebruikt in HyperDrive om een hyperparameterzoekruimte te beschrijven.
Deze functies worden gebruikt om verschillende typen hyperparameterdistributies op te geven. De distributies worden gedefinieerd wanneer u steekproeven configureert voor een hyperparameter-sweep. Wanneer u bijvoorbeeld de RandomParameterSampling klasse gebruikt, kunt u ervoor kiezen om een steekproef te nemen uit een set discrete waarden of een verdeling van continue waarden. In dit geval kunt u de choice functie gebruiken om een discrete set waarden en uniform functies te genereren om een verdeling van doorlopende waarden te genereren.
Zie de zelfstudie voor voorbeelden van het gebruik van deze functies: https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters.
Functies
choice
lognormal
Geef een waarde op die is getekend op basis van exp(normal(mu, sigma)).
De logaritme van de retourwaarde wordt normaal verdeeld. Bij het optimaliseren is deze variabele beperkt tot positief.
lognormal(mu, sigma)Parameters
| Name | Description |
|---|---|
|
mu
Vereist
|
Het gemiddelde van de normale verdeling. |
|
sigma
Vereist
|
De standaarddeviatie van de normale verdeling. |
Retouren
| Type | Description |
|---|---|
|
De stochastische expressie. |
loguniform
Geef een gelijkmatige verdeling van logboeken op.
Een waarde wordt getekend op basis van exp(uniform(min_value, max_value)) zodat de logaritme van de retourwaarde uniform wordt verdeeld. Bij het optimaliseren is deze variabele beperkt tot het interval [exp(min_value), exp(max_value)]
loguniform(min_value, max_value)Parameters
| Name | Description |
|---|---|
|
min_value
Vereist
|
De minimumwaarde in het bereik is exp(min_value)(inclusief). |
|
max_value
Vereist
|
De maximumwaarde in het bereik is exp(max_value) (inclusief). |
Retouren
| Type | Description |
|---|---|
|
De stochastische expressie. |
normal
Geef een echte waarde op die normaal verdeeld is met gemiddelde mu en standaarddeviatie sigma.
Bij het optimaliseren is dit een niet-getrainde variabele.
normal(mu, sigma)Parameters
| Name | Description |
|---|---|
|
mu
Vereist
|
Het gemiddelde van de normale verdeling. |
|
sigma
Vereist
|
de standaarddeviatie van de normale verdeling. |
Retouren
| Type | Description |
|---|---|
|
De stochastische expressie. |
qlognormal
Geef een waarde op zoals round(exp(normal(mu, sigma)) / q) * q.
Geschikt voor een discrete variabele met betrekking tot waar het doel vloeiend is en soepeler wordt met de grootte van de variabele, die van de ene kant is gebonden.
qlognormal(mu, sigma, q)Parameters
| Name | Description |
|---|---|
|
mu
Vereist
|
Het gemiddelde van de normale verdeling. |
|
sigma
Vereist
|
De standaarddeviatie van de normale verdeling. |
|
q
Vereist
|
De vloeiende factor. |
Retouren
| Type | Description |
|---|---|
|
De stochastische expressie. |
qloguniform
Geef een uniforme verdeling op van de formulierronde(exp(uniform(min_value, max_value) / q) * q.
Dit is geschikt voor een discrete variabele met betrekking tot waar het doel "glad" is en soepeler wordt met de grootte van de waarde, maar die zowel boven als onder moet worden gebonden.
qloguniform(min_value, max_value, q)Parameters
| Name | Description |
|---|---|
|
min_value
Vereist
|
De minimumwaarde in het bereik (inclusief). |
|
max_value
Vereist
|
De maximumwaarde in het bereik (inclusief). |
|
q
Vereist
|
De vloeiende factor. |
Retouren
| Type | Description |
|---|---|
|
De stochastische expressie. |
qnormal
Geef een waarde op zoals round(normal(mu, sigma) / q) * q.
Geschikt voor een discrete variabele die waarschijnlijk een waarde rond mu neemt, maar fundamenteel niet gebonden is.
qnormal(mu, sigma, q)Parameters
| Name | Description |
|---|---|
|
mu
Vereist
|
Het gemiddelde van de normale verdeling. |
|
sigma
Vereist
|
De standaarddeviatie van de normale verdeling. |
|
q
Vereist
|
De vloeiende factor. |
Retouren
| Type | Description |
|---|---|
|
De stochastische expressie. |
quniform
Geef een uniforme verdeling op van de formulierronde (uniform(min_value, max_value) / q) * q.
Dit is geschikt voor een discrete waarde ten aanzien waarvan het doel nog steeds enigszins "glad" is, maar die zowel boven als onder elkaar moet worden gebonden.
quniform(min_value, max_value, q)Parameters
| Name | Description |
|---|---|
|
min_value
Vereist
|
De minimumwaarde in het bereik (inclusief). |
|
max_value
Vereist
|
De maximumwaarde in het bereik (inclusief). |
|
q
Vereist
|
De vloeiende factor. |
Retouren
| Type | Description |
|---|---|
|
De stochastische expressie. |
randint
Geef een set willekeurige gehele getallen op in het bereik [0, bovenste).
De semantiek van deze verdeling is dat er geen correlatie meer is in de verliesfunctie tussen waarden in de buurt van gehele getallen, vergeleken met meer verre gehele getallen. Dit is bijvoorbeeld een geschikte verdeling voor het beschrijven van willekeurige zaden. Als de verliesfunctie waarschijnlijk meer gecorreleerd is voor gehele getallen in de buurt, moet u waarschijnlijk een van de 'gekwantiseerde' continue distributies gebruiken, zoals quniform, qloguniform, qnormal of qlognormal.
randint(upper)Parameters
| Name | Description |
|---|---|
|
upper
Vereist
|
De exclusieve bovengrens voor het bereik van gehele getallen. |
Retouren
| Type | Description |
|---|---|
|
De stochastische expressie. |
uniform
Geef een uniforme verdeling op waaruit monsters worden genomen.
uniform(min_value, max_value)Parameters
| Name | Description |
|---|---|
|
min_value
Vereist
|
De minimumwaarde in het bereik (inclusief). |
|
max_value
Vereist
|
De maximumwaarde in het bereik (inclusief). |
Retouren
| Type | Description |
|---|---|
|
De stochastische expressie. |