我不明白參數掃描是如何在Azure機器學習中完成的？

Question

如果我們選擇一種訓練算法（例如「兩類Logistic迴歸」），我們可以有一組參數來訓練時進行參數掃描。但是我怎麼知道它們如何改變參數的值訓練？

Answer 1

在Azure ML Studio中，轉到實驗 - >樣本並找到「模型參數優化：掃描參數」實驗。本示例顯示了參數掃描的工作原理。基本上：

1. 在算法模塊（「兩級支持向量機」）中，將「創建訓練模式」設置爲「參數範圍」並指定要掃描的參數的範圍。這可以是最小值，最大值範圍，或逗號分隔的值列表，如1,2,4,8。
2. 在調諧模型超參數中，指定「整個網格」（昂貴），「隨機掃描」（最小，最大範圍內的隨機點）或「隨機網格」（從網格點隨機採樣）的清掃策略。
3. Tune Model HyperParameters的左側輸出應顯示掃過的每個參數組合的度量表。根據您選擇的指標，正確的輸出應包含最佳模型。

希望這有助於

Roope