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Ottimizzazione di un modello di rilevamento oggetti

L'ottimizzazione automatica dei modelli, nota anche come ottimizzazione degli iperparametri, trova la versione migliore di un modello eseguendo molti processi che testano un intervallo di iperparametri sul set di dati. Scegli gli iperparametri ottimizzabili, un intervallo di valori per ciascuno di essi e un parametro obiettivo. Puoi scegliere il parametro obiettivo tra i parametri calcolati dall'algoritmo. L'ottimizzazione automatica del modello ricerca gli iperparametri scelti per trovare la combinazione di valori che restituisce il modello che ottimizza il parametro obiettivo.

Per ulteriori informazioni sull'ottimizzazione del modello, consulta Ottimizzazione automatica del modello con SageMaker.

Parametri calcolati dall'algoritmo di rilevamento oggetti

L'algoritmo di rilevamento oggetti utilizza un singolo parametro durante l’addestramento: validation:mAP. Quando ottimizzi un modello, scegli questo parametro come obiettivo.

Iperparametri di rilevamento oggetti ottimizzabili

Ottimizza il modello di rilevamento degli SageMaker oggetti di Amazon con i seguenti iperparametri. Gli iperparametri che hanno il maggiore impatto sul parametro obiettivo di rilevamento oggetti sono: mini_batch_size, learning_rate e optimizer.