オブジェクト検出 - TensorFlow ハイパーパラメータ - Amazon SageMaker

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オブジェクト検出 - TensorFlow ハイパーパラメータ

ハイパーパラメータは、機械学習モデルが学習を開始する前に設定されるパラメータです。次のハイパーパラメータは、Amazon SageMaker 組み込みオブジェクト検出 TensorFlow アルゴリズムでサポートされています。ハイパーパラメータのチューニングに関する詳細ついては、「オブジェクト検出モデルを調整する TensorFlow 」を参照してください。

Parameter Name 説明
batch_size

トレーニングのバッチサイズ。

有効な値: 正の整数。

デフォルト値: 3。
beta_1

"adam" オプティマイザーの beta1。最初のモーメントの見積もりの指数関数的減衰率を表します。他のオプティマイザでは無視されます。

有効な値: 浮動小数点数、範囲: [0.0, 1.0]。

デフォルト値: 0.9。
beta_2

"adam" オプティマイザの beta2。2 番目のモーメントの見積もりの指数関数的減衰率を表します。他のオプティマイザでは無視されます。

有効な値: 浮動小数点数、範囲: [0.0, 1.0]。

デフォルト値: 0.999。
early_stopping

"True" に設定すると、トレーニング中に早期停止ロジックを使用します。"False" の場合、早期停止は使用されません。

有効な値: 文字列、("True" または "False") のいずれか。

デフォルト値: "False"。
early_stopping_min_delta 改善と認定するのに必要な最小変化。early_stopping_min_delta の値より小さな絶対変化は、改善とは認定されません。early_stopping が "True" に設定されている場合にのみ使用されます。

有効な値: 浮動小数点数、範囲: [0.0, 1.0]。

デフォルト値: 0.0。
early_stopping_patience

改善なしでトレーニングを継続できるエポック数。early_stopping が "True" に設定されている場合にのみ使用されます。

有効な値: 正の整数。

デフォルト値: 5。
epochs

トレーニングエポックの数。

有効な値: 正の整数。

デフォルト値: 小さいモデルの場合は 5、大きいモデルの場合は 1。
epsilon

"adam"、"rmsprop"、"adadelta"、および "adagrad" オプティマイザのイプシロン。通常は、0 で除算されないように小さな値を設定します。他のオプティマイザでは無視されます。

有効な値: 浮動小数点数、範囲: [0.0, 1.0]。

デフォルト値: 1e-7。
initial_accumulator_value

アキュムレータの開始値、または "adagrad" オプティマイザのパラメータごとのモーメンタム値。他のオプティマイザでは無視されます。

有効な値: 浮動小数点数、範囲: [0.0, 1.0]。

デフォルト値: 0.1。
learning_rate オプティマイザの学習レート。

有効な値: 浮動小数点数、範囲: [0.0, 1.0]。

デフォルト値: 0.001。
momentum

"sgd" および "nesterov" オプティマイザのモーメンタム。他のオプティマイザでは無視されます。

有効な値: 浮動小数点数、範囲: [0.0, 1.0]。

デフォルト値: 0.9。
optimizer

オプティマイザのタイプ。詳細については、 TensorFlow ドキュメントの「オプティマイザ」を参照してください。

有効な値: 文字列、("adam"、"sgd"、"nesterov"、"rmsprop"、 "adagrad"、"adadelta") のいずれか。

デフォルト値: "adam"。
reinitialize_top_layer

"Auto" に設定すると、微調整時に最上位の分類レイヤーパラメータが再初期化されます。段階的トレーニングの場合、"True" に設定されない限り、最上位の分類レイヤーのパラメータは再初期化されません。

有効な値: 文字列、("Auto"、"True"、または "False") のいずれかです。

デフォルト値: "Auto"。
rho

"adadelta" および "rmsprop" オプティマイザの勾配の割引係数。他のオプティマイザでは無視されます。

有効な値: 浮動小数点数、範囲: [0.0, 1.0]。

デフォルト値: 0.95。
train_only_on_top_layer

"True" の場合、最上位の分類レイヤーパラメータのみ微調整されます。"False" の場合、すべてのモデルパラメータが微調整されます。

有効な値: 文字列、("True" または "False") のいずれか。

デフォルト値: "False"。