Optimieren Sie ein Modell zur Bildklassifizierung TensorFlow

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

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Die automatische Modelloptimierung, auch bekannt als Hyperparameteroptimierung, sucht die beste Version eines Modells, indem viele Aufträge ausgeführt werden, die einen Bereich von Hyperparametern in Ihrem Datensatz testen. Sie wählen die optimierbaren Hyperparameter, eine Reihe von Werten für jeden Parameter und eine objektive Metrik aus. Sie wählen die objektive Metrik aus den Metriken aus, die der Algorithmus berechnet. Die automatische Modelloptimierung durchsucht die ausgewählten Hyperparameter nach der Kombination von Werten, die das Modell ergeben, das die objektive Metrik optimiert.

Mehr Informationen über die Modelloptimierung finden Sie unter Automatische Modelloptimierung mit KI SageMaker .

Mit dem Image Classification — Algorithmus berechnete Metriken TensorFlow

Der Bildklassifizierungsalgorithmus ist ein überwachter Algorithmus. Er meldet eine Genauigkeitsmetrik, die während des Trainings berechnet wird. Wählen Sie diese Metrik beim Optimieren des Modells als objektive Metrik aus.

Einstellbare Bildklassifizierung — Hyperparameter TensorFlow

Optimieren Sie ein Bildklassifizierungsmodell mit den folgenden Hyperparameter. Die Hyperparameter mit den größten Auswirkungen auf die objektiven Metriken der Bildklassifizierung sind: batch_size, learning_rate und optimizer. Optimieren Sie die auf den Optimierer bezogenen Hyperparameter, wie momentum, regularizers_l2, beta_1, beta_2 und eps basierend auf dem ausgewählten optimizer. Verwenden Sie z. B. beta_1 und beta_2 nur, wenn adam der optimizer ist.

Weitere Informationen dazu, welche Hyperparameter für die einzelnen optimizer verwendet werden, finden Sie unter Bildklassifizierung — TensorFlow Hyperparameter.