MedianStoppingPolicy クラス

すべての実行のプライマリメトリックの実行平均に基づいて早期終了ポリシーを定義します。

MedianStoppingPolicy を初期化します。

コンストラクター

MedianStoppingPolicy(evaluation_interval=1, delay_evaluation=0)

パラメーター

名前	説明
evaluation_interval	int ポリシーを適用する頻度。規定値: 1
delay_evaluation	int 最初のポリシー評価を遅延する間隔の数。指定した場合、ポリシーは、`evaluation_interval`以上の`delay_evaluation`の倍数ごとに適用されます。規定値: 0
evaluation_interval 必須	int ポリシーを適用する頻度。
delay_evaluation 必須	int 最初のポリシー評価を遅延する間隔の数。指定した場合、ポリシーは、`evaluation_interval`以上の`delay_evaluation`の倍数ごとに適用されます。

注釈

中央値停止ポリシーは、すべての実行の実行平均を計算し、最高のパフォーマンスが実行平均の中央値よりも悪い実行を取り消します。具体的には、間隔 N まで報告された最良のプライマリメトリックが、すべての実行の間隔 1:N の実行平均の中央値よりも悪い場合、実行は間隔 N で取り消されます。

中央値停止ポリシーは、次のオプションの構成パラメーターを受け取ります。

evaluation_interval: ポリシーを適用する頻度。トレーニングスクリプトによってログに記録されるたびに、主要メトリックは 1 間隔としてカウントされます。
delay_evaluation: ポリシーの評価を遅延させる間隔の数。トレーニング実行の早期終了を回避するには、このパラメーターを使用します。指定した場合、ポリシーは、evaluation_interval以上のdelay_evaluationの倍数ごとに適用されます。

このポリシーは、Google ヴィジエ: Black-Box 最適化のためのサービスに関する研究出版物から着想を得たものです。

有望なジョブを終了せずに節約できる保守的なポリシーを探している場合は、 evaluation_interval 1 と delay_evaluation 5で中央値の停止ポリシーを使用できます。これらは保守的な設定であり、(評価データに基づいて) 主要メトリックに関する損失なしで約 25% から 35% の節約を実現できます。

属性

delay_evaluation

最初の評価が遅延したシーケンスの数の値を返します。

戻り値

型	説明
int	遅延評価。

evaluation_interval

評価間隔の値を返します。

戻り値

型	説明
int	評価間隔。

POLICY_NAME

POLICY_NAME = 'MedianStopping'