BanditPolicy Sınıf

  • Başvuru

Bolluk ölçütlerine ve değerlendirme için bir sıklık ve gecikme aralığına dayalı bir erken sonlandırma ilkesi tanımlar.

Slack faktörü, slack_amount ve değerlendirme aralığı ile bir BanditPolicy başlatın.

Devralma
azureml.train.hyperdrive.policy.EarlyTerminationPolicy
BanditPolicy

Oluşturucu

BanditPolicy(evaluation_interval=1, slack_factor=None, slack_amount=None, delay_evaluation=0)

Parametreler

Name Description
slack_factor
float

İzin verilen uzaklığı en iyi performansa sahip deneme çalıştırmasından hesaplamak için kullanılan oran.

Default value: None
slack_amount
float

En iyi performans gösteren çalıştırmadan izin verilen mutlak uzaklık.

Default value: None
evaluation_interval
int

İlkenin uygulanma sıklığı.

Default value: 1
delay_evaluation
int

İlk ilke değerlendirmesini geciktirecek aralıkların sayısı. Belirtilirse, ilke büyüktür veya değerine eşit olan her katını evaluation_intervaldelay_evaluationuygular.

Default value: 0
slack_factor
Gerekli
float

İzin verilen uzaklığı en iyi performansa sahip deneme çalıştırmasından hesaplamak için kullanılan oran.
slack_amount
Gerekli
float

En iyi performans gösteren çalıştırmadan izin verilen mutlak uzaklık.
evaluation_interval
Gerekli
int

İlkenin uygulanma sıklığı.
delay_evaluation
Gerekli
int

İlk ilke değerlendirmesini geciktirecek aralıkların sayısı. Belirtilirse, ilke büyüktür veya değerine eşit olan her katını evaluation_intervaldelay_evaluationuygular.

Açıklamalar

Bandit ilkesi aşağıdaki yapılandırma parametrelerini alır:

  • slack_factor: En iyi performans gösteren eğitim çalıştırması açısından izin verilen bolluk miktarı. Bu faktör, oran olarak bolluğu belirtir.

  • slack_amount: En iyi performans gösteren eğitim çalıştırması açısından izin verilen bolluk miktarı. Bu faktör bolluğu mutlak bir miktar olarak belirtir.

  • evaluation_interval:Isteğe bağlı. İlkenin uygulanma sıklığı. Eğitim betiği her günlüğe kaydedişinde birincil ölçüm bir aralık olarak sayılır.

  • delay_evaluation:Isteğe bağlı. İlke değerlendirmesini geciktirecek aralık sayısı. Eğitim çalıştırmalarının erken sonlandırılmasını önlemek için bu parametreyi kullanın. Belirtilirse, ilke büyüktür veya değerine eşit olan her katını evaluation_intervaldelay_evaluationuygular.

En iyi performansa sahip çalıştırmaya göre değerlendirme ölçümünün slack faktörü veya bolluk miktarına uymayan tüm çalıştırmalar sonlandırılır.

= 0,2 ve evaluation_interval = 100 olan slack_factor bir Haydut ilkesi düşünün. X çalıştırmasının 100 aralık sonrasında 0,8 AUC (performans ölçümü) ile şu anda en iyi performansa sahip çalıştırma olduğunu varsayalım. Ayrıca, bir çalıştırma için bildirilen en iyi AUC'nin Y olduğunu varsayalım. Bu ilke değeri (Y + Y * 0,2) 0,8 ile karşılaştırır ve daha küçükse çalıştırmayı iptal eder. = 200 ise delay_evaluation , ilkenin ilk kez uygulanması 200 aralığında olur.

Şimdi = 0,2 ve evaluation_interval = 100 olan slack_amount bir Haydut ilkesi düşünün. 100 aralıktan sonra 0,8 AUC (performans ölçümü) ile şu anda en iyi performansa sahip çalıştırma Run 3 ise, 100 yinelemeden sonra AUC ile 0,6'dan (0,8 - 0,2) küçük olan tüm çalıştırmalar sonlandırılır. Benzer şekilde, delay_evaluation belirli sayıda dizi için ilk sonlandırma ilkesi değerlendirmesini geciktirmek için de kullanılabilir.

Erken sonlandırma ilkelerini uygulama hakkında daha fazla bilgi için bkz . Modeliniz için hiper parametreleri ayarlama.

Öznitelikler

delay_evaluation

İlk değerlendirmenin geciktirildiği sıra sayısını döndürür.

Döndürülenler

Tür Description
int

Gecikme değerlendirmesi.

evaluation_interval

Değerlendirme aralığı değerini döndürür.

Döndürülenler

Tür Description
int

Değerlendirme aralığı.

slack_factor

En iyi performans gösteren eğitim çalıştırmasına göre slack faktörünü döndürür.

Döndürülenler

Tür Description
float

Bolluk faktörü.

POLICY_NAME 

POLICY_NAME = 'Bandit'