parameter_expressions Módulo
Define funções que podem ser usadas no HyperDrive para descrever um espaço de pesquisa de hiperparâmetros.
Essas funções são usadas para especificar diferentes tipos de distribuições de hiperparâmetros. As distribuições são definidas quando você configura a amostragem para uma varredura de hiperparâmetros. Por exemplo, quando você usa a RandomParameterSampling classe, você pode optar por amostragem 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 de retorno é normalmente distribuído. Ao otimizar, essa variável é limitada a ser positiva.
lognormal(mu, sigma)Parâmetros
| Name | Description |
|---|---|
|
mu
Necessário
|
A média da distribuição normal. |
|
sigma
Necessário
|
O desvio padrão da distribuição normal. |
Devoluções
| 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 de retorno seja uniformemente distribuído. Ao otimizar, essa variável é restrita ao intervalo [exp(min_value), exp(max_value)]
loguniform(min_value, max_value)Parâmetros
| Name | Description |
|---|---|
|
min_value
Necessário
|
O valor mínimo no intervalo será exp(min_value)(inclusive). |
|
max_value
Necessário
|
O valor máximo no intervalo será exp(max_value) (inclusive). |
Devoluções
| Tipo | Description |
|---|---|
|
A expressão estocástica. |
normal
Especifique um valor real que é normalmente distribuído com mu médio e desvio padrão sigma.
Ao otimizar, essa é uma variável sem restrições.
normal(mu, sigma)Parâmetros
| Name | Description |
|---|---|
|
mu
Necessário
|
A média da distribuição normal. |
|
sigma
Necessário
|
o desvio-padrão da distribuição normal. |
Devoluções
| 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 limitada de um lado.
qlognormal(mu, sigma, q)Parâmetros
| Name | Description |
|---|---|
|
mu
Necessário
|
A média da distribuição normal. |
|
sigma
Necessário
|
O desvio padrão da distribuição normal. |
|
q
Necessário
|
O fator de suavização. |
Devoluções
| Tipo | Description |
|---|---|
|
A expressão estocástica. |
qloguniform
Especifique uma distribuição uniforme da forma redonda(exp(uniforme(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 limitada acima e abaixo.
qloguniform(min_value, max_value, q)Parâmetros
| Name | Description |
|---|---|
|
min_value
Necessário
|
O valor mínimo no intervalo (inclusive). |
|
max_value
Necessário
|
O valor máximo no intervalo (inclusive). |
|
q
Necessário
|
O fator de suavização. |
Devoluções
| Tipo | Description |
|---|---|
|
A expressão estocástica. |
qnormal
Especifique um valor como round(normal(mu, sigma) / q) * q.
Adequado para uma variável discreta que provavelmente tem um valor em torno de mu, mas é fundamentalmente ilimitada.
qnormal(mu, sigma, q)Parâmetros
| Name | Description |
|---|---|
|
mu
Necessário
|
A média da distribuição normal. |
|
sigma
Necessário
|
O desvio padrão da distribuição normal. |
|
q
Necessário
|
O fator de suavização. |
Devoluções
| Tipo | Description |
|---|---|
|
A expressão estocástica. |
quniform
Especificar uma distribuição uniforme da forma redonda(uniforme(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
| Name | Description |
|---|---|
|
min_value
Necessário
|
O valor mínimo no intervalo (inclusive). |
|
max_value
Necessário
|
O valor máximo no intervalo (inclusive). |
|
q
Necessário
|
O fator de suavização. |
Devoluções
| Tipo | Description |
|---|---|
|
A expressão estocástica. |
randint
Especifique um conjunto de inteiros aleatórios no intervalo [0, superior).
A semântica desta distribuição é que não há mais correlação na função de perda entre valores inteiros próximos, em comparação com valores inteiros mais distantes. Esta é uma distribuição apropriada para descrever sementes aleatórias, por exemplo. Se a função de perda é provavelmente mais correlacionada para valores inteiros próximos, então você provavelmente deve usar uma das distribuições contínuas "quantizadas", como quniform, qloguniform, qnormal ou qlognormal.
randint(upper)Parâmetros
| Name | Description |
|---|---|
|
upper
Necessário
|
O limite superior exclusivo para a gama de números inteiros. |
Devoluções
| Tipo | Description |
|---|---|
|
A expressão estocástica. |
uniform
Especificar uma distribuição uniforme a partir da qual as amostras são colhidas.
uniform(min_value, max_value)Parâmetros
| Name | Description |
|---|---|
|
min_value
Necessário
|
O valor mínimo no intervalo (inclusive). |
|
max_value
Necessário
|
O valor máximo no intervalo (inclusive). |
Devoluções
| Tipo | Description |
|---|---|
|
A expressão estocástica. |