MedianStoppingPolicy 类

根据所有运行的主要指标的运行平均值定义提前终止策略。

初始化 MedianStoppingPolicy。

构造函数

MedianStoppingPolicy(evaluation_interval=1, delay_evaluation=0)

名称	说明
evaluation_interval	int 应用策略的频率。默认值: 1
delay_evaluation	int 延迟第一个策略评估的间隔数。如果指定，则策略将应用大于或等于`evaluation_interval`的每个倍`delay_evaluation`数。默认值: 0
evaluation_interval 必需	int 应用策略的频率。
delay_evaluation 必需	int 延迟第一个策略评估的间隔数。如果指定，则策略将应用大于或等于`evaluation_interval`的每个倍`delay_evaluation`数。

“停止中间值”策略计算所有运行的平均数，并取消其最佳性能比运行平均值的中位数更差的运行。具体而言，如果报告到间隔 N 的最佳主要指标大于所有运行间隔 1：N 的运行平均值的中位数，则会按间隔 N 取消运行。

中间值停止策略采用以下可选配置参数：

evaluation_interval：应用策略的频率。每次训练脚本都会将主要指标计数记录为一个间隔。
delay_evaluation：延迟策略评估的间隔数。使用此参数可避免训练运行过早终止。如果指定，则策略将应用大于或等于evaluation_interval的每个倍delay_evaluation数。

这项政策灵感来自研究出版物谷歌维齐尔：Black-Box 优化服务。

如果你正在寻找一个保守的策略，提供节省而不终止有希望的工作，则可以使用中间值停止策略与 evaluation_interval 1 和 delay_evaluation 5。这属于保守的设置，可以提供大约 25%-35% 的节省，且不会造成主要指标损失（基于我们的评估数据）。

返回第一个计算延迟的序列数的值。

类型	说明
int	延迟计算。

返回评估间隔值。

类型	说明
int	计算间隔。

POLICY_NAME = 'MedianStopping'