Azure ML调优模型超参数

Question

下面这个问题是在70-774考试参考书的最后一章提出的.

如果将一个神经网络与配置了随机扫描和最大随机扫描次数为1的优化模型超级参数模块连接起来，那么在实验执行过程中训练了多少个神经网络？为什么？如果您将验证数据集连接到Tune模型超级参数模块的第三个输入，那么现在有多少个神经网络被训练了？

答案是：

没有验证数据集11 (10的k倍交叉验证+1与所有数据与超参数的最佳组合)。有了验证集，只有一个神经网络被训练，所以最好的模型没有使用验证集来训练，如果你提供它。

10人从哪里来？据我所知，这个数字应该分别是2和1。它不应该在n等于运行次数的情况下创建n倍吗？

Answer 1

当您使用调优模型超参数模块而没有验证数据集时，这意味着，当您只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所提供的数据集进行交叉验证来找到的，为此，数据集被分裂成k-折叠。默认情况下，该模块将数据分成10倍。如果您想要将数据拆分成不同数量的折叠，您可以在第二次输入时连接一个分区和示例模块，选择“赋值给folds”，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。