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TruncationSelectionPolicy 클래스

각 평가 간격에서 지정된 실행 비율을 취소하는 초기 종료 정책을 정의합니다.

TruncationSelectionPolicy를 초기화합니다.

생성자

TruncationSelectionPolicy(truncation_percentage, evaluation_interval=1, delay_evaluation=0)

매개 변수

Name Description
truncation_percentage
필수
int

각 평가 간격에서 취소할 실행의 백분율입니다.
evaluation_interval
int

정책 적용에 대한 빈도입니다.

Default value: 1
delay_evaluation
int

첫 번째 정책 평가를 지연할 간격의 수입니다. 지정한 경우 정책은 해당 값이 evaluation_interval 1보다 크거나 같은 모든 배수를 적용합니다 delay_evaluation.

Default value: 0
truncation_percentage
필수
int

각 평가 간격에서 취소할 실행의 백분율입니다.
evaluation_interval
필수
int

정책 적용에 대한 빈도입니다.
delay_evaluation
필수
int

첫 번째 정책 평가를 지연할 간격의 수입니다. 지정한 경우 정책은 해당 값이 evaluation_interval 1보다 크거나 같은 모든 배수를 적용합니다 delay_evaluation.

설명

이 정책은 기본 메트릭에서 성능에 대해 가장 낮은 순위의 지정된 실행 비율을 주기적으로 취소합니다. 이 정책은 학습 시간으로 모델 성능을 향상시키는 것을 고려하여 실행 순위의 공정성을 위해 노력합니다. 상대적으로 젊은 실행의 순위를 지정하는 경우 정책은 비교를 위해 이전 실행의 해당(및 이전) 성능을 사용합니다. 따라서 실행은 다른 실행보다 짧은 시간 동안 실행되었기 때문에 성능이 낮아서 종료되지 않습니다.

잘림 선택 정책은 다음 구성 매개 변수를 사용합니다.

  • truncation_percentage: 각 평가 간격에서 종료할 성능이 가장 낮은 실행의 백분율입니다.

  • 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 값이 evaluation_interval 1보다 크거나 같은 모든 배수를 적용합니다 delay_evaluation.

예를 들어 N 간격으로 실행을 평가할 때 성능은 N보다 큰 간격에 대한 메트릭을 보고한 경우에도 N 간격까지의 다른 실행 성능과만 비교됩니다.

특성

delay_evaluation

첫 번째 평가가 지연된 시퀀스 수의 값을 반환합니다.

반환

형식 Description
int

지연 평가입니다.

evaluation_interval

평가 간격 값을 반환합니다.

반환

형식 Description
int

평가 간격입니다.

truncation_percentage

잘림 백분율 값을 반환합니다.

반환

형식 Description
int

잘림 백분율입니다.

POLICY_NAME 

POLICY_NAME = 'TruncationSelection'