Régler une classification d'images - TensorFlow modèle

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Le réglage de modèle automatique, ou réglage d'hyperparamètre, détecte la meilleure version d'un modèle en exécutant plusieurs tâches qui testent une plage d'hyperparamètres sur votre jeu de données. Vous choisissez les hyperparamètres réglables, une plage de valeurs pour chacun d'eux et une métrique d'objectif. Vous choisissez la métrique d'objectif parmi les métriques que calcule l'algorithme. Le réglage de modèle automatique recherche parmi les hyperparamètres choisis la combinaison de valeurs qui produira un modèle permettant d'optimiser la métrique d'objectif.

Pour plus d'informations sur le réglage de modèle, consultez Réglage automatique du modèle grâce à l' SageMaker IA.

Métriques calculées par l' TensorFlowalgorithme de classification des images

L'algorithme de classification des images est un algorithme supervisé. Il fournit une métrique de précision qui est calculée au cours de l'entraînement. Lors du réglage du modèle, choisissez cette métrique comme objectif.

Classification d'images réglable - hyperparamètres TensorFlow

Réglez un modèle de classification des images à l'aide des hyperparamètres ci-dessous. Les hyperparamètres ayant le plus grand impact sur les métriques d'objectif de la classification des images sont les suivants : batch_size, learning_rate et optimizer. Réglez les hyperparamètres associés à l'optimiseur, tels que momentum, regularizers_l2, beta_1, beta_2 et eps, en fonction de l'optimizer sélectionné. Par exemple, utilisez beta_1 et beta_2 uniquement si adam = optimizer.

Pour plus d'informations sur les hyperparamètres qui sont utilisés pour chaque optimizer, consultez Classification des images - TensorFlow Hyperparamètres.