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Ajuste un modelo BlazingText

El ajuste de modelo automático, también conocido como ajuste de hiperparámetros, encuentra la mejor versión de un modelo ejecutando muchas tareas que probar una serie de hiperparámetros en su conjunto de datos. Usted elige los hiperparámetros que pueden ajustarse, un rango de valores para cada uno de ellos y una métrica objetiva. Puede elegir la métrica objetiva de las métricas que el algoritmo computa. El ajuste de modelo automático busca los hiperparámetros elegidos para encontrar la combinación de valores que obtienen el modelo que optimiza la métrica objetiva.

Para obtener más información acerca del ajuste de modelos, consulte Ajuste automático del modelo con SageMaker.

Métricas calculadas por el algoritmo BlazingText

El algoritmo BlazingText Word2Vec (skipgramcbow, y los batch_skipgram modos) informa sobre una sola métrica durante el entrenamiento:. train:mean_rho Esta métrica se computa en conjuntos de datos de WS-353 de similitud de palabras. Al ajustar los valores del hiperparámetro para el algoritmo Word2Vec, utilice esta métrica como la métrica objetiva.

El algoritmo de clasificación de BlazingText textos (supervisedmodo) también informa sobre una única métrica durante el entrenamiento: la. validation:accuracy Al ajustar los valores del hiperparámetro para el algoritmo de clasificación de texto, utilice estas métricas como la métrica objetiva.

Hiperparámetros ajustables BlazingText

Hiperparámetros ajustables para el algoritmo Word2Vec

Ajuste un modelo de Amazon SageMaker BlazingText Word2Vec con los siguientes hiperparámetros. Los hiperparámetros con el mayor impacto en métricas objetivas de Word2Vec son: mode, learning_rate, window_size, vector_dim y negative_samples.

Hiperparámetros ajustables para el algoritmo de clasificación de texto

Ajuste un modelo de clasificación de SageMaker BlazingText textos de Amazon con los siguientes hiperparámetros.