关于Vertex AI超参数调优中参数类型与范围未验证的问询

上周我在实现代码时，用Vertex AI对spaCy模型进行超参数调优。这次实践中我遇到多个问题，因彼此不直接相关，故分开提问。

本次我想了解：在超参数调优任务中设置如下超参数时，具体发生了什么：

需注意：两个示例均为故意设置错误以触发报错，但奇怪的是并未报错（更新：至少根据我当前对文档的理解是如此）。我感觉*"Vertex AI未对输入值做任何验证，仅执行设置的内容，仅当值完全无意义时才触发报错"*。以下是对每个示例的说明：

1. dropout参数相关疑问 #

• 该变量应*"在0到1之间线性缩放"，但我在超参数调优任务中看到的值"仅在0.1到0.3之间线性缩放，0.3到0.5区间无取值"。我的判断可能较为浅显，不确定是贝叶斯优化算法影响了值的选择，还是"Google控制台只识别到可选区间为[0.1,0.3]"*。
• 另外，一个变量怎么能同时是"离散型和线性型"？

2. batch_size参数相关疑问 #

我认为我知道原因，仅需确认：三个分类值（"500"、"1000"和"2000"）被原样选用，是因为它们的SHP为"UNESPECIFIED"。

（*）请注意：超参数名称及其值均为临时示例，并非"合适的初始值"。本问询的核心并非超参数调优初始值的选择。

感谢解答。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者David Espinosa