あなたは Azure Machine Learning Service を使用して、ニューラル ネットワーク分類モデルの高度な探索を自動化しています。
次の要件に従って、ランダム サンプリングを使用してハイパー パラメーターを自動的に調整するには、ハイパー パラメーター空間を定義する必要があります。
* 学習率は、平均値 10、標準偏差 3 の正規分布から選択する必要があります。
* バッチサイズは 16、32、および 64 でなければなりません。
* キープ確率は、0.05 ～ 0.1 の範囲の一様分布から選択された値である必要があります。
Azure Machine Learning Service の Python API の par am .sampling メソッドを使用する必要があります。
コード セグメントをどのように完成させる必要がありますか? 回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択します。
注: それぞれの正しい選択は 1 ポイントの価値があります。