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ハイパーパラメーター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、平均値が 10、標準偏差が 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 param_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。