TruncationSelectionPolicy 클래스

참조

각 평가 간격에서 지정된 비율의 실행을 취소하는 조기 종료 정책을 정의합니다.

TruncationSelectionPolicy를 초기화합니다.

상속: azureml.train.hyperdrive.policy.EarlyTerminationPolicy

TruncationSelectionPolicy

생성자

TruncationSelectionPolicy(truncation_percentage, evaluation_interval=1, delay_evaluation=0)

매개 변수

Name	Description
truncation_percentage 필수	int 각 평가 간격에서 취소할 실행의 백분율입니다.
evaluation_interval	int 정책 적용에 대한 빈도입니다. Default value: 1
delay_evaluation	int 첫 번째 정책 평가를 지연할 간격의 수입니다. 지정된 경우 정책은 `delay_evaluation`보다 크거나 같은 모든 `evaluation_interval`에 적용됩니다. Default value: 0
truncation_percentage 필수	int 각 평가 간격에서 취소할 실행의 백분율입니다.
evaluation_interval 필수	int 정책 적용에 대한 빈도입니다.
delay_evaluation 필수	int 첫 번째 정책 평가를 지연할 간격의 수입니다. 지정된 경우 정책은 `delay_evaluation`보다 크거나 같은 모든 `evaluation_interval`에 적용됩니다.

설명

이 정책은 기본 메트릭에서 성능이 가장 낮은 지정된 비율의 실행을 주기적으로 취소합니다. 이 정책은 학습 시간에 따른 모델 성능 개선을 고려하여 실행 순위 지정의 공정성을 위해 노력합니다. 비교적 오래되지 않은 실행의 순위를 지정할 때 정책은 비교를 위해 이전 실행의 해당(및 이전) 성능을 사용합니다. 따라서 다른 실행보다 짧은 시간 동안 실행했기 때문에 실행 성능이 낮아서 종료되지 않습니다.

자르기 선택 정책은 다음 구성 매개 변수를 사용합니다.

truncation_percentage: 각 평가 간격에서 종료할 성능이 가장 낮은 실행의 백분율입니다.
evaluation_interval: 정책 적용에 대한 빈도입니다. 학습 스크립트에서 기본 메트릭을 기록할 때마다 한 번의 간격으로 계산됩니다.
delay_evaluation: 정책 평가를 지연하는 간격의 수입니다. 학습 실행의 조기 종료를 방지하려면 이 매개 변수를 사용합니다. 지정된 경우 정책은 delay_evaluation보다 크거나 같은 모든 evaluation_interval에 적용됩니다.

예를 들어, 간격 N에서 실행을 평가할 때 해당 성능은 N보다 큰 간격에 대한 메트릭을 보고하더라도 간격 N까지의 다른 실행의 성능과만 비교됩니다.

특성

delay_evaluation

첫 번째 평가가 지연된 시퀀스 수 값을 반환합니다.

반환

형식	Description
int	지연 평가입니다.

evaluation_interval

평가 간격 값을 반환합니다.

반환

형식	Description
int	평가 간격입니다.

truncation_percentage

잘림 백분율 값을 반환합니다.

반환

형식	Description
int	잘림 백분율입니다.

POLICY_NAME

POLICY_NAME = 'TruncationSelection'

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