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Optimieren Sie ein Modell BlazingText

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 .

Vom Algorithmus berechnete Metriken BlazingText

Der BlazingText Word2Vec-Algorithmus (skipgramcbow, und batch_skipgram Modi) berichtet während des Trainings über eine einzige Metrik:. train:mean_rho Diese Metrik wird für WS-353 Word Similarity-Datasets berechnet. Verwenden Sie bei der Optimierung der Hyperparameterwerte für den Word2Vec-Algorithmus diese Metrik als Ziel.

Der BlazingText Textklassifizierungsalgorithmus (supervisedModus) berichtet während des Trainings auch über eine einzige Metrik: die. validation:accuracy Verwenden Sie bei der Optimierung der Hyperparameterwerte für den Textklassifizierungsalgorithmus diese Metriken als Ziel.

Einstellbare Hyperparameter BlazingText

Optimierbare Hyperparameters für den Word2Vec-Algorithmus

Optimieren Sie ein Amazon SageMaker AI BlazingText Word2Vec-Modell mit den folgenden Hyperparametern. Die Hyperparameter, die den größten Einfluss auf die objektiven Word2Vec-Metriken haben, sind: mode, learning_rate, window_size, vector_dim und negative_samples.

Optimierbare Hyperparameters für den Textklassifizierungsalgorithmus

Optimieren Sie ein Amazon SageMaker BlazingText AI-Textklassifizierungsmodell mit den folgenden Hyperparametern.