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自動モデル調整は、ハイパーパラメータ調整とも呼ばれ、データセットのさまざまなハイパーパラメータをテストする多数のジョブを実行して、モデルの最適なバージョンを見つけます。調整可能なハイパーパラメータ、それぞれの値の範囲、および目標メトリクスを選択します。アルゴリズムが計算するメトリクスから目標メトリクスを選択します。自動モデル調整は、選択されたハイパーパラメータを検索して、目標メトリクスを最適化するモデルになる値の組み合わせを見つけます。
モデル調整の詳細については、「SageMaker AI による自動モデル調整」を参照してください。
因数分解機アルゴリズムによって計算されたメトリクス
因数分解機アルゴリズムには、二項分類と回帰予測子の両方のタイプがあります。自動モデル調整に使用できるメトリクスは、予測子タイプによって決まります。アルゴリズムは、トレーニング中に計算される test:rmse 回帰メトリクスを報告します。回帰タスク用にモデルを調整するときには、このメトリクスを目標として選択してください。
| メトリクス名 | 説明 | 最適化の方向 |
|---|---|---|
test:rmse |
二乗平均平方根誤差 |
最小化 |
因数分解機アルゴリズムは、トレーニング中に計算される 3 つの二項分類メトリクスをレポートします。二項分類タスクのモデルを調整するときには、目標としてこれらのいずれかを選択してください。
| メトリクス名 | 説明 | 最適化の方向 |
|---|---|---|
test:binary_classification_accuracy |
正解率 |
最大化 |
test:binary_classification_cross_entropy |
交差エントロピー |
最小化 |
test:binary_f_beta |
ベータ |
最大化 |
調整可能な因数分解機ハイパーパラメータ
因数分解機アルゴリズムの次のハイパーパラメータを調整できます。バイアス、線形、および因数分解の項を含む初期化パラメータは、それらの初期化方法に応じて異なります。初期化方法は、uniform、normal、constant の 3 つです。これらの初期化方法は、それ自体が調整可能なのではありません。調整可能なパラメータは、どの初期化方法を選択したかによって異なります。たとえば、初期化方法が uniform である場合は、scale パラメータのみが調整可能です。具体的には、bias_init_method==uniform の場合は、bias_init_scale、linear_init_scale、および factors_init_scale が調整可能です。同様に、初期化方法が normal である場合は、sigma パラメータのみが調整可能です。初期化方法が constant である場合は、value パラメータのみが調整可能です。これらの依存関係を、次の表にリストしてあります。
| パラメータ名 | パラメータタイプ | 推奨範囲 | 依存関係 |
|---|---|---|---|
bias_init_scale |
ContinuousParameterRange |
MinValue: 1e-8、MaxValue: 512 |
bias_init_method==uniform |
bias_init_sigma |
ContinuousParameterRange |
MinValue: 1e-8、MaxValue: 512 |
bias_init_method==normal |
bias_init_value |
ContinuousParameterRange |
MinValue: 1e-8、MaxValue: 512 |
bias_init_method==constant |
bias_lr |
ContinuousParameterRange |
MinValue: 1e-8、MaxValue: 512 |
なし |
bias_wd |
ContinuousParameterRange |
MinValue: 1e-8、MaxValue: 512 |
なし |
epoch |
IntegerParameterRange |
MinValue: 1、MaxValue: 1000 |
なし |
factors_init_scale |
ContinuousParameterRange |
MinValue: 1e-8、MaxValue: 512 |
bias_init_method==uniform |
factors_init_sigma |
ContinuousParameterRange |
MinValue: 1e-8、MaxValue: 512 |
bias_init_method==normal |
factors_init_value |
ContinuousParameterRange |
MinValue: 1e-8、MaxValue: 512 |
bias_init_method==constant |
factors_lr |
ContinuousParameterRange |
MinValue: 1e-8、MaxValue: 512 |
なし |
factors_wd |
ContinuousParameterRange |
MinValue: 1e-8、MaxValue: 512] |
なし |
linear_init_scale |
ContinuousParameterRange |
MinValue: 1e-8、MaxValue: 512 |
bias_init_method==uniform |
linear_init_sigma |
ContinuousParameterRange |
MinValue: 1e-8、MaxValue: 512 |
bias_init_method==normal |
linear_init_value |
ContinuousParameterRange |
MinValue: 1e-8、MaxValue: 512 |
bias_init_method==constant |
linear_lr |
ContinuousParameterRange |
MinValue: 1e-8、MaxValue: 512 |
なし |
linear_wd |
ContinuousParameterRange |
MinValue: 1e-8、MaxValue: 512 |
なし |
mini_batch_size |
IntegerParameterRange |
MinValue: 100、MaxValue: 10000 |
なし |
