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Ajuste de un modelo de segmentación semántica
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.
Métricas calculadas por el algoritmo de segmentación semántica
El algoritmo de segmentación semántica informa de dos métricas de validación. Al ajustar los valores de hiperparámetro, elija una de estas métricas como el objetivo.
| Nombre de métrica | Descripción | Dirección de optimización |
|---|---|---|
validation:mIOU |
El área de intersección de la segmentación prevista y la verdad fundamental dividida por el área de unión entre ambas para las imágenes del conjunto de validación. También se conoce como índice de Jaccard. |
Maximizar |
validation:pixel_accuracy |
El porcentaje de píxeles que se clasifican correctamente en las imágenes del conjunto de validación. |
Maximizar |
Hiperparámetros ajustables de segmentación semántica
Puede ajustar los siguientes hiperparámetros para el algoritmo de segmentación semántica.
| Nombre del parámetro | Tipo de parámetro | Intervalos recomendados |
|---|---|---|
learning_rate |
ContinuousParameterRange |
MinValue: 1e-4,: 1e-1 MaxValue |
mini_batch_size |
IntegerParameterRanges |
MinValue: 1, 128 MaxValue |
momentum |
ContinuousParameterRange |
MinValue: 0,9, MaxValue 0,999 |
optimzer |
CategoricalParameterRanges |
["sgd", "adam", "adadelta"] |
weight_decay |
ContinuousParameterRange |
MinValue: 1e-5, 1e-3 MaxValue |
