MedianStoppingPolicy 클래스
모든 실행의 기본 메트릭의 실행 평균에 따라 초기 종료 정책을 정의합니다.
MedianStoppingPolicy를 초기화합니다.
생성자
MedianStoppingPolicy(evaluation_interval=1, delay_evaluation=0)매개 변수
| Name | Description |
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evaluation_interval
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정책 적용에 대한 빈도입니다. Default value: 1
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delay_evaluation
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첫 번째 정책 평가를 지연할 간격의 수입니다.
지정한 경우 정책은 해당 값이 Default value: 0
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evaluation_interval
필수
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정책 적용에 대한 빈도입니다. |
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delay_evaluation
필수
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첫 번째 정책 평가를 지연할 간격의 수입니다.
지정한 경우 정책은 해당 값이 |
설명
중앙값 중지 정책은 모든 실행에서 실행 평균을 계산하고 실행 평균의 중앙값보다 성능이 더 나쁜 실행을 취소합니다. 특히 간격 N까지 보고된 가장 좋은 기본 메트릭이 모든 실행에서 간격 1:N에 대한 실행 평균의 중앙값보다 더 나쁜 경우 실행은 간격 N에서 취소됩니다.
중앙값 중지 정책은 다음과 같은 선택적 구성 매개 변수를 사용합니다.
evaluation_interval: 정책 적용 빈도입니다. 학습 스크립트에서 기본 메트릭을 기록할 때마다 한 번의 간격으로 계산됩니다.delay_evaluation: 정책 평가를 지연할 간격 수입니다. 학습 실행의 조기 종료를 방지하려면 이 매개 변수를 사용합니다. 지정한 경우 정책은 해당 값이evaluation_interval1보다 크거나 같은 모든 배수를 적용합니다delay_evaluation.
이 정책은 연구 간행물인 Google Vizier: Black-Box 최적화를 위한 서비스에서 영감을 받았습니다.
유망한 일자리를 종료하지 않고 저축을 제공하는 보수적인 정책을 찾고 있는 경우 1과 evaluation_interval함께 delay_evaluation 5 중앙값 중지 정책을 사용할 수 있습니다. 이는 일반적인 설정이며, 기본 메트릭에서 손실 없이 약 25%-35% 절감을 제공할 수 있습니다(계산 데이터에 따라).
특성
delay_evaluation
evaluation_interval
POLICY_NAME
POLICY_NAME = 'MedianStopping'