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Réglage d'un modèle de segmentation sémantique
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.
Métriques calculées par l'algorithme de segmentation sémantique
L'algorithme de segmentation sémantique signale deux métriques de validation. Lors du réglage des valeurs des hyperparamètres, choisissez l'une de ces métriques comme objectif.
| Nom de la métrique | Description | Orientation de l'optimisation |
|---|---|---|
validation:mIOU |
Zone de l'intersection de la segmentation prédite et de Ground Truth divisée par la zone d'union entre elles pour les images dans l'ensemble de validation. Également appelée « Jaccard Index ». |
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validation:pixel_accuracy |
Pourcentage de pixels correctement classés dans les images de l'ensemble de validation. |
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Hyperparamètres réglables de la segmentation sémantique
Vous pouvez régler les hyperparamètres suivants pour l'algorithme de segmentation sémantique.
| Nom du paramètre | Type de paramètre | Plages recommandées |
|---|---|---|
learning_rate |
ContinuousParameterRange |
MinValue: 1e-4, MaxValue : 1e-1 |
mini_batch_size |
IntegerParameterRanges |
MinValue: 1, MaxValue 128 |
momentum |
ContinuousParameterRange |
MinValue: 0,9, MaxValue 0,99 |
optimzer |
CategoricalParameterRanges |
['sgd', 'adam', 'adadelta'] |
weight_decay |
ContinuousParameterRange |
MinValue: 1e-5, MaxValue : 1e-3 |
