Ich verstehe nicht, wie der Parameter-Sweep im Azure Machine Learning durchgeführt wird.

Question

In azure ml können wir dann, wenn wir einen Zugalgorithmus wählen (zum Beispiel "Zweiklassenlogistische Regression"), eine Reihe von Parametern haben, um während des Trainings einen Parametersweep zu machen. Aber wie kann ich wissen, wie sie Werte von Parametern ändern? Ausbildung?

Answer 1

In Azure ML Studio, gehen Sie zu Experiments -> Samples und finden Sie das Experiment "Model Parameter Optimization: Sweep-Parameter". Dieses Beispiel zeigt, wie das Parameter-Sweeping funktioniert. Grundsätzlich:

1. Setzen Sie im Algorithmusmodul ("Zwei-Klassen-Support Vector Machine") "Create trainer mode" auf "Parameter Range" und geben Sie den Parameterbereich an, den Sie überstreichen möchten. Dies kann entweder ein Min-, Max-Bereich oder eine Komma-getrennte Liste von Werten wie 1,2,4,8 sein.
2. Geben Sie in Tune Modell Hyperparameter die Sweep-Strategie "Gesamtes Raster" (teuer), "Random Sweep" (zufällige Punkte innerhalb der Min-, Max-Bereiche) oder "Random Grid" (zufällige Rasterpunkte) an.
3. Die linke Ausgabe von Tune Model Hyperparameters sollte eine Tabelle mit Metriken für jede Kombination von Parametern anzeigen, die überstrichen wurde. Die richtige Ausgabe sollte das beste Modell für die von Ihnen ausgewählte Metrik enthalten.

hoffe, das hilft,

Roope