Azure Machine Learningでパラメータスイープがどのように行われているのか分かりませんか？

Question

列車アルゴリズムを選択した場合（例：「2つのクラスロジスティック回帰」）、訓練中にパラメータ掃引を行うための一連のパラメータを持つことができます。しかし、それらがどのようにしてパラメータの値を変更するかをどのように知ることができますか？トレーニング？

Answer 1

Azure ML Studioでは、「実験 - >サンプル」に移動し、「モデルパラメータ最適化：スイープパラメータ」の実験を検索します。このサンプルは、パラメータスイープがどのように機能するかを示しています。基本的に：

1. アルゴリズムモジュール（「2クラスサポートベクターマシン」）では、「トレーナーモードの作成」を「パラメーター範囲」に設定し、スイープするパラメーターの範囲を指定します。これは、最小、最大範囲、または1,2,4,8などの値のカンマ区切りリストのいずれかです。
2. チューニングモデルのハイパーパラメータでは、スイープストラテジ「全体グリッド」（高価）、「ランダムスウィープ」（最小、最大範囲内のランダムポイント）または「ランダムグリッド」（グリッドからのポイントのランダムサンプリング）を指定します。
3. チューンモデルのハイパーパラメータの左側の出力には、スイープされたパラメータの組み合わせごとのメトリックの表が表示されます。適切な出力には、選択したメトリックを考慮した最適なモデルが含まれている必要があります。このことができます

希望、

Roope