セマンティックセグメンテーションハイパーパラメータ

次の表は、ネットワークアーキテクチャ、データ入力、トレーニングのために Amazon SageMaker セマンティックセグメンテーションアルゴリズムでサポートされているハイパーパラメータの一覧です。CreateTrainingJob リクエストの AlgorithmName でトレーニング用のセマンティックセグメンテーションを指定します。

ネットワークアーキテクチャーハイパーパラメータ

Parameter Name 説明

Parameter Name	説明
`backbone`	アルゴリズムのエンコーダーコンポーネントに使用するバックボーン。オプション有効な値: `resnet-50`、`resnet-101` デフォルト値: `resnet-50`
`use_pretrained_model`	バックボーンに事前トレーニング済みモデルを使用するかどうか。オプション有効な値: `True`、`False` デフォルト値: `True`
`algorithm`	セマンティックセグメンテーションに使用するアルゴリズム。オプション有効値: `fcn`: 完全畳み込みネットワーク (FCN) アルゴリズム `psp`: ピラミッドシーン解析 (PSP) アルゴリズム `deeplab`: DeepLab V3 アルゴリズムデフォルト値: `fcn`

backbone

アルゴリズムのエンコーダーコンポーネントに使用するバックボーン。

オプション

有効な値: resnet-50、resnet-101

デフォルト値: resnet-50

use_pretrained_model

バックボーンに事前トレーニング済みモデルを使用するかどうか。

オプション

有効な値: True、False

デフォルト値: True

algorithm

セマンティックセグメンテーションに使用するアルゴリズム。

オプション

有効値:

デフォルト値: fcn

データハイパーパラメータ

Parameter Name	説明
`num_classes`	セグメント化するクラスの数。必須有効な値: 2 ≤ 正の整数 ≤ 254
`num_training_samples`	トレーニングデータのサンプル数。アルゴリズムはこの値を使用して、学習レートスケジューラを設定します。必須有効な値: 正の整数
`base_size`	トリミング前にイメージを拡大縮小し直す方法を定義します。イメージは拡大縮小し直され、ロングサイズの長さが 0.5 ～ 2.0 の乱数で乗算された `base_size` に設定されて、ショートサイズがアスペクト比を維持して計算されます。オプション有効な値: 正の整数 > 16 デフォルト値: 520
`crop_size`	トレーニング中の入力イメージのサイズ。入力イメージを、`base_size` に基づいてランダムに拡大縮小し直し、辺の長さが `crop_size` に等しいランダム正方形トリミングを行います。`crop_size` は、自動的に 8 の倍数に切り上げられます。オプション有効な値: 正の整数 > 16 デフォルト値: 240

トレーニングハイパーパラメータ

Parameter Name	説明
`early_stopping`	トレーニング中に早期停止ロジックを使用するかどうか。オプション有効な値: `True`、`False` デフォルト値: `False`
`early_stopping_min_epochs`	実行する必要のあるエポックの最小数。オプション有効な値: 整数デフォルト値: 5
`early_stopping_patience`	アルゴリズムが早期停止を強制する前に低パフォーマンスの許容範囲を満たすエポックの数。オプション有効な値: 整数デフォルト値: 4
`early_stopping_tolerance`	mIOU の相対的な改善がこの値より小さい場合、早期停止はエポックの改善がないと見なします。これは `early_stopping` = `True` の場合にのみ使用されます。オプション有効な値: 0 ≤ 浮動小数点数 ≤ 1 デフォルト値: 0.0
`epochs`	トレーニングするエポック数。オプション有効な値: 正の整数デフォルト値: 10
`gamma1`	`rmsprop` の 2 乗勾配の移動平均に使用される減衰係数。`rmsprop` にのみ使用されます。オプション有効な値: 0 ≤ 浮動小数点数 ≤ 1 デフォルト値: 0.9
`gamma2`	`rmsprop` のモーメンタム係数。オプション有効な値: 0 ≤ 浮動小数点数 ≤ 1 デフォルト値: 0.9
`learning_rate`	最初の学習レート。オプション有効な値: 0 < 浮動小数点数 ≤ 1 デフォルト値: 0.001
`lr_scheduler`	経時減少を制御する学習レートスケジュールの形状。オプション有効値: `step`: 段階的な減衰。学習レートは `lr_scheduler_step` で指定されたエポック後に `lr_scheduler_factor` ずつ減算 (乗算) されます。 `poly`: 多項式関数を使用した滑らかな減衰。 `cosine`: 余弦関数を使用した滑らかな減衰。デフォルト値: `poly`
`lr_scheduler_factor`	`lr_scheduler` が `step` に設定される場合、`lr_scheduler_step` で指定された各エポック後に `learning_rate` ずつ減算 (乗算) する比率。それ以外の場合は無視されます。オプション有効な値: 0 ≤ 浮動小数点数 ≤ 1 デフォルト値: 0.1
`lr_scheduler_step`	エポックのカンマ区切りのエポックのリスト。このエポックの後、`learning_rate` は `lr_scheduler_factor` だけ減算 (乗算) されます。例えば、値が `"10, 20"` に設定されている場合、`learning-rate` は 10 番目のエポックの後に `lr_scheduler_factor` だけ減算され、20 番目のエポックの後に再びこの係数だけ減算されます。 `lr_scheduler` が `step` に設定されると、条件付きで必須です。それ以外の場合は無視されます。有効な値: 文字列デフォルト値: (使用時に値が必須であるため、デフォルトはありません)
`mini_batch_size`	トレーニングのバッチサイズ。大きな `mini_batch_size` を使用すると通常、トレーニングは加速しますが、メモリ不足が起きる可能性があります。メモリ使用量は、`mini_batch_size` パラメータと `image_shape` パラメータの値、およびバックボーンアーキテクチャーの影響を受けます。オプション有効な値: 正の整数デフォルト値: 16
`momentum`	オプティマイザの`sgd`モーメンタム。他のオプティマイザを使用すると、セマンティックセグメンテーションアルゴリズムはこのパラメータを無視します。オプション有効な値: 0 < 浮動小数点数 ≤ 1 デフォルト値: 0.9
`optimizer`	オプティマイザのタイプ。オプティマイザの詳細については、該当するリンクを選択してください。 `adam`: アダプティブモーメンタム推定 `adagrad`: 適応勾配降下法 `nag`: ネステロフ加速勾配 `rmsprop`: 二乗平均平方根の伝搬 `sgd`: 確率的勾配降下法オプション有効な値:`adam`、`adagrad`、`nag`、`rmsprop`、`sgd` デフォルト値: `sgd`
`syncbn`	`True` に設定されている場合、バッチの正規化平均と分散は、GPU 全体で処理されたすべてのサンプルに対して計算されます。オプション有効な値: `True`、`False` デフォルト値: `False`
`validation_mini_batch_size`	検証用のバッチサイズ。`mini_batch_size` が大きいと通常、トレーニングは加速しますが、メモリ不足が起きる可能性があります。メモリ使用量は、`mini_batch_size` パラメータと `image_shape` パラメータの値、およびバックボーンアーキテクチャーの影響を受けます。イメージをトリミングせずにイメージ全体の検証をスコアリングするには、このパラメータを 1 に設定します。イメージ全体のパフォーマンスを全体として測定する場合は、このオプションを使用します。注記 `validation_mini_batch_size` パラメータを 1 に設定すると、アルゴリズムはすべてのイメージに対して新しいネットワークモデルを作成します。これにより、検証とトレーニングが低速化する可能性があります。評価中であっても、`crop_size` パラメータで指定されたサイズになるようにイメージをトリミングするには、このパラメータを 1 より大きい値に設定します。オプション有効な値: 正の整数デフォルト値: 16
`weight_decay`	`sgd` オプティマイザの重み減衰係数。他のオプティマイザを使用すると、アルゴリズムはこのパラメータを無視します。オプション有効な値: 0 < 浮動小数点数 < 1 デフォルト値: 0.0001

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ドキュメントの表記規則

セマンティックセグメンテーション

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セマンティックセグメンテーションハイパーパラメータ

注記