machine-learning - 我不明白Azure机器学习中的参数扫描是如何完成的？

Question

在azure ml中，如果我们选择一个训练算法(例如“两类逻辑回归”)，我们就可以有一组参数在训练时进行参数扫描。但是我怎么知道它们如何改变参数值培训？

Answer 1

在 Azure ML Studio 中，转到实验 -> 示例并找到“模型参数优化:扫描参数”实验。此示例展示了参数扫描的工作原理。基本上:

1. 在算法模块(“二类支持向量机”)中，将“创建训练器模式”设置为“参数范围”，并指定要扫描的参数范围。这可以是最小、最大范围，也可以是逗号分隔的值列表，例如 1,2,4,8。
2. 在调整模型超参数中，指定扫描策略“整个网格”(昂贵)、“随机扫描”(最小、最大范围内的随机点)或“随机网格”(从网格中随机采样点)。<
3. 调整模型超参数的左侧输出应显示扫描过的每个参数组合的指标表。正确的输出应该包含给定您选择的指标的最佳模型。

希望这有帮助，

鲁普