Azure ML Tune 模型超参数

Question

这是 70-774 考试参考书章节末尾提出的问题。

如果您连接一个配置了 Tune Model Hyperparameters 模块的神经网络 随机扫描和随机扫描的最大运行次数 = 1，如何 在实验执行过程中训练了许多神经网络？为什么？如果你 将验证数据集连接到 Tune Model Hyperparameters 的第三个输入 模块，现在训练了多少个神经网络？

答案是：

没有验证数据集 11（10 个 k 折交叉验证 + 1 个用所有数据训练 具有超参数的最佳组合）。使用验证集只有 1 个神经 网络已经过训练，因此如果您提供，则不会使用验证集训练最佳模型 它。

10 是从哪里来的？据我了解，数字应分别为 2 和 1。它不应该创建 n 等于运行次数的 n 折吗？

Answer 1

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，通过对提供的数据集进行交叉验证来找到最佳参数模型，为此，将数据集拆分为 k 折。默认情况下，该模块将数据拆分为 10 折。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处连接分区和样本模块，选择分配到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。