parameter_expressions Módulo
Define funções que podem ser usadas no HyperDrive para descrever um espaço de pesquisa de hiperparâmetro.
Essas funções são usadas para especificar diferentes tipos de distribuições de hiperparâmetro. As distribuições são definidas quando você configura a amostragem para uma varredura de hiperparâmetro. Por exemplo, ao usar a RandomParameterSampling classe, você pode optar por amostrar de um conjunto de valores discretos ou uma distribuição de valores contínuos. Nesse caso, você pode usar a choice função para gerar um conjunto discreto de valores e uniform função para gerar uma distribuição de valores contínuos.
Para obter exemplos de como usar essas funções, consulte o tutorial: https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters.
Funções
choice
lognormal
Especifique um valor desenhado de acordo com exp(normal(mu, sigma)).
O logaritmo do valor retornado normalmente é distribuído. Ao otimizar, essa variável é restrita para ser positiva.
lognormal(mu, sigma)Parâmetros
| Nome | Description |
|---|---|
|
mu
Obrigatório
|
A média da distribuição normal. |
|
sigma
Obrigatório
|
O desvio padrão da distribuição normal. |
Retornos
| Tipo | Description |
|---|---|
|
A expressão estocástica. |
loguniform
Especifique uma distribuição uniforme de log.
Um valor é desenhado de acordo com exp(uniform(min_value, max_value)) para que o logaritmo do valor retornado seja distribuído uniformemente. Ao otimizar, essa variável é restrita ao intervalo [exp(min_value), exp(max_value)]
loguniform(min_value, max_value)Parâmetros
| Nome | Description |
|---|---|
|
min_value
Obrigatório
|
O valor mínimo no intervalo será exp(min_value)(inclusive). |
|
max_value
Obrigatório
|
O valor máximo no intervalo será exp(max_value) (inclusive). |
Retornos
| Tipo | Description |
|---|---|
|
A expressão estocástica. |
normal
Especifique um valor real que normalmente é distribuído com mu médio e sigma de desvio padrão.
Ao otimizar, essa é uma variável sem restrições.
normal(mu, sigma)Parâmetros
| Nome | Description |
|---|---|
|
mu
Obrigatório
|
A média da distribuição normal. |
|
sigma
Obrigatório
|
o desvio padrão da distribuição normal. |
Retornos
| Tipo | Description |
|---|---|
|
A expressão estocástica. |
qlognormal
Especifique um valor como round(exp(normal(mu, sigma)) / q) * q.
Adequado para uma variável discreta em relação à qual o objetivo é suave e fica mais suave com o tamanho da variável, que é delimitada de um lado.
qlognormal(mu, sigma, q)Parâmetros
| Nome | Description |
|---|---|
|
mu
Obrigatório
|
A média da distribuição normal. |
|
sigma
Obrigatório
|
O desvio padrão da distribuição normal. |
|
q
Obrigatório
|
O fator de suavização. |
Retornos
| Tipo | Description |
|---|---|
|
A expressão estocástica. |
qloguniform
Especifique uma distribuição uniforme do formulário round(exp(uniform(min_value, max_value) /q) * q.
Isso é adequado para uma variável discreta em relação à qual o objetivo é "suave" e fica mais suave com o tamanho do valor, mas que deve ser delimitado acima e abaixo.
qloguniform(min_value, max_value, q)Parâmetros
| Nome | Description |
|---|---|
|
min_value
Obrigatório
|
O valor mínimo no intervalo (inclusive). |
|
max_value
Obrigatório
|
O valor mínimo no intervalo (inclusive). |
|
q
Obrigatório
|
O fator de suavização. |
Retornos
| Tipo | Description |
|---|---|
|
A expressão estocástica. |
qnormal
Especifique um valor como round(normal(mu, sigma) / q) * q.
Adequado para uma variável discreta que provavelmente usa um valor em torno de mu, mas é fundamentalmente não associado.
qnormal(mu, sigma, q)Parâmetros
| Nome | Description |
|---|---|
|
mu
Obrigatório
|
A média da distribuição normal. |
|
sigma
Obrigatório
|
O desvio padrão da distribuição normal. |
|
q
Obrigatório
|
O fator de suavização. |
Retornos
| Tipo | Description |
|---|---|
|
A expressão estocástica. |
quniform
Especifique uma distribuição uniforme do formulário round(uniform(min_value, max_value) /q) * q.
Isso é adequado para um valor discreto em relação ao qual o objetivo ainda é um pouco "suave", mas que deve ser limitado acima e abaixo.
quniform(min_value, max_value, q)Parâmetros
| Nome | Description |
|---|---|
|
min_value
Obrigatório
|
O valor mínimo no intervalo (inclusive). |
|
max_value
Obrigatório
|
O valor mínimo no intervalo (inclusive). |
|
q
Obrigatório
|
O fator de suavização. |
Retornos
| Tipo | Description |
|---|---|
|
A expressão estocástica. |
randint
Especifique um conjunto de inteiros aleatórios no intervalo [0, superior).
A semântica dessa distribuição é que não há mais correlação na função de perda entre valores inteiros próximos, em comparação com valores inteiros mais distantes. Essa é uma distribuição apropriada para descrever sementes aleatórias, por exemplo. Se a função de perda provavelmente estiver mais correlacionada para valores inteiros próximos, você provavelmente deverá usar uma das distribuições contínuas "quantizadas", como quniform, qloguniform, qnormal ou qlognormal.
randint(upper)Parâmetros
| Nome | Description |
|---|---|
|
upper
Obrigatório
|
O limite superior exclusivo para o intervalo de inteiros. |
Retornos
| Tipo | Description |
|---|---|
|
A expressão estocástica. |
uniform
Especifique uma distribuição uniforme da qual os exemplos são obtidos.
uniform(min_value, max_value)Parâmetros
| Nome | Description |
|---|---|
|
min_value
Obrigatório
|
O valor mínimo no intervalo (inclusive). |
|
max_value
Obrigatório
|
O valor mínimo no intervalo (inclusive). |
Retornos
| Tipo | Description |
|---|---|
|
A expressão estocástica. |