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オブジェクト検出モデルを調整する

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。

オブジェクト検出アルゴリズムで計算されるメトリクス

オブジェクト検出アルゴリズムは、トレーニング中に単一のメトリクス validation:mAP についてレポートします。モデルを調整するときに、このメトリクスを目標メトリクスとして選択します。

調整可能なオブジェクト検出ハイパーパラメータ

次のハイパーパラメータを使用して Amazon SageMaker AI オブジェクト検出モデルを調整します。オブジェクト検出の目標メトリクスに最も大きな影響を与えるハイパーパラメータは、mini_batch_size、learning_rate、および optimizer です。