Azure ML 调整模型超参数
Azure ML Tune Model Hyper Parameters
这是考试参考书70-774章节末尾提出的问题。
If you connect a neural network with a Tune Model Hyperparameters module configured
with Random Sweep and Maximum number of runs on random sweep = 1, how
many neural networks are trained during the execution of the experiment? Why? If you
connect a validation dataset to the third input of the Tune Model Hyperparameters
module, how many neural networks are trained now?
答案是：
Without validation dataset 11 (10 of k-fold cross validation + 1 trained with all the data
with the best combination of hyperparameters). With the validation set only 1 neural
network is trained, so the best model is not trained using the validation set if you provide
it.
10从哪里来？据我了解，数字应该分别为 2 和 1。它不应该创建 n 次折叠，其中 n 等于运行次数吗？
当您在没有验证数据集的情况下使用 Tune Model Hyperparameters 模块时，这意味着，当您仅使用第二个输入数据端口时，该模块在交叉验证模式下工作。因此，最佳参数模型是通过对提供的数据集进行交叉验证来找到的，为此，数据集被分成 k 折。默认情况下，模块将数据分成 10 份。如果您想将数据拆分为不同的折叠数，您可以在第二个输入端连接一个分区和样本模块，选择分配给折叠并指示所需的折叠数。在许多情况下，k=5 是一个合理的选择。
这是考试参考书70-774章节末尾提出的问题。
If you connect a neural network with a Tune Model Hyperparameters module configured with Random Sweep and Maximum number of runs on random sweep = 1, how many neural networks are trained during the execution of the experiment? Why? If you connect a validation dataset to the third input of the Tune Model Hyperparameters module, how many neural networks are trained now?
答案是：
Without validation dataset 11 (10 of k-fold cross validation + 1 trained with all the data with the best combination of hyperparameters). With the validation set only 1 neural network is trained, so the best model is not trained using the validation set if you provide it.
10从哪里来？据我了解，数字应该分别为 2 和 1。它不应该创建 n 次折叠，其中 n 等于运行次数吗？
当您在没有验证数据集的情况下使用 Tune Model Hyperparameters 模块时，这意味着，当您仅使用第二个输入数据端口时，该模块在交叉验证模式下工作。因此，最佳参数模型是通过对提供的数据集进行交叉验证来找到的，为此，数据集被分成 k 折。默认情况下，模块将数据分成 10 份。如果您想将数据拆分为不同的折叠数，您可以在第二个输入端连接一个分区和样本模块，选择分配给折叠并指示所需的折叠数。在许多情况下，k=5 是一个合理的选择。