MedianStoppingPolicy Klasse
Definiert eine Richtlinie für die vorzeitige Beendigung basierend auf dem Durchschnitt der Ausführung der primären Metrik aller Ausführungen
Initialisieren Sie eine MedianStoppingPolicy.
- Vererbung
-
azureml.train.hyperdrive.policy.EarlyTerminationPolicyMedianStoppingPolicy
Konstruktor
MedianStoppingPolicy(evaluation_interval=1, delay_evaluation=0)
Parameter
Name | Beschreibung |
---|---|
evaluation_interval
|
Die Anwendungshäufigkeit der Richtlinie. Standardwert: 1
|
delay_evaluation
|
Die Anzahl der Intervalle, für die die erste Richtlinienauswertung verzögert werden soll.
Sofern angegeben, wendet die Richtlinie jedes Vielfache von Standardwert: 0
|
evaluation_interval
Erforderlich
|
Die Anwendungshäufigkeit der Richtlinie. |
delay_evaluation
Erforderlich
|
Die Anzahl der Intervalle, für die die erste Richtlinienauswertung verzögert werden soll.
Sofern angegeben, wendet die Richtlinie jedes Vielfache von |
Hinweise
Die Medianstopprichtlinie berechnet den gleitenden Durchschnitt über alle Ausführungen und beendet die Ausführungen, deren beste Leistung schlechter als der Median der gleitenden Durchschnittswerte ist. Insbesondere wird eine Ausführung im Intervall N abgebrochen, wenn die beste primäre Metrik, die bis zum Intervall N gemeldet wurde, schlechter als der Median der gleitenden Durchschnittswerte für die Intervalle 1:N für alle Ausführungen ist.
Die Medianstopprichtlinie akzeptiert die folgenden optionalen Konfigurationsparameter:
evaluation_interval
: Die Anwendungshäufigkeit der Richtlinie. Jede Protokollierung der primären Metrik durch das Trainingsskript zählt als ein Intervall.delay_evaluation
: Die Anzahl von Intervallen für die Verzögerung der Richtlinienauswertung. Verwenden Sie diesen Parameter, um eine vorzeitige Beendigung von Trainingsausführungen zu vermeiden. Sofern angegeben, wendet die Richtlinie jedes Vielfache vonevaluation_interval
an, das größer oder gleichdelay_evaluation
ist.
Diese Richtlinie ist von der Forschungsveröffentlichung Google Vizier: A Service for Black-Box Optimization (Google Vizier: Ein Dienst für die Black-Box-Optimierung) inspiriert.
Wenn Sie eine konservative Richtlinie möchten, die eine Ersparnis ohne Beendigung vielversprechender Aufträge ermöglicht, können Sie eine Medianstopprichtlinie mit dem Wert 1 für evaluation_interval
und delay_evaluation 5
verwenden. Dies ist eine konservative Einstellung, die annähernd 25 %–35 % Ersparnis ohne Verluste bei der primären Metrik erbringen kann (bezogen auf unsere Auswertungsdaten).
Attribute
delay_evaluation
Gibt den Wert für die Anzahl der Sequenzen zurück, um die die erste Auswertung verzögert wird.
Gibt zurück
Typ | Beschreibung |
---|---|
Verzögerungsauswertung |
evaluation_interval
Zurückgeben des Werts des Auswertungsintervalls.
Gibt zurück
Typ | Beschreibung |
---|---|
Auswertungsintervall |
POLICY_NAME
POLICY_NAME = 'MedianStopping'