Régler un modèle Object2Vec

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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. Pour la métrique objective, vous utilisez l'une des métriques que l'algorithme calcule. Le réglage de modèle automatique recherche les hyperparamètres choisis pour trouver la combinaison des valeurs qui résultent dans le modèle optimisant 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'algorithme Object2Vec

L'algorithme Object2Vec comporte à la fois des métriques de classification et des métriques de régression. Le type output_layer détermine la métrique que vous pouvez utiliser pour le réglage de modèle automatique.

Métriques de régression calculées par l'algorithme Object2Vec

L'algorithme indique une métrique d'erreur quadratique moyenne pour la régression, calculée pendant les tests et la validation. Lors du réglage du modèle pour les tâches de régression, choisissez cette métrique comme objectif.

Métriques de classification calculées par l'algorithme Object2Vec

L'algorithme Object2Vec rapporte les métriques de classification de précision et d'entropie croisée, calculées pendant les tests et la validation. Lors du réglage du modèle pour les tâches de classification, choisissez l'une d'elles comme objectif.

Hyper-paramètres Object2Vec réglables

Vous pouvez ajuster les hyperparamètres suivants pour l'algorithme Object2Vec.