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# テキスト分類 - TensorFlow モデルの調整
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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 の自動モデルチューニング](automatic-model-tuning.md)」を参照してください。

## テキスト分類 - TensorFlow アルゴリズムによって計算されたメトリクス
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次の表を参照して、テキスト分類 - TensorFlow アルゴリズムによって計算されるメトリクスを確認してください。


| メトリクス名 | 説明 | 最適化の方向 | 正規表現パターン | 
| --- | --- | --- | --- | 
| validation:accuracy | 実行された予測の総数に対する正しい予測の数の比率。 | 最大化 | `val_accuracy=([0-9\\.]+)` | 

## 調整可能なテキスト分類 - TensorFlow ハイパーパラメータ
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次のハイパーパラメータを使用してテキスト分類モデルを調整します。テキスト分類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、`batch_size`、`learning_rate`、および `optimizer` です。選択した `optimizer` に基づいて、`momentum`、`regularizers_l2`、`beta_1`、`beta_2`、および `eps` などのオプティマイザ関連のハイパーパラメータを調整します。例えば、`adamw` または `adam` が `optimizer` である場合にのみ `beta_1` と `beta_2` を使用します。

各 `optimizer` で使用されるハイパーパラメータの詳細については、「[テキスト分類 - TensorFlow ハイパーパラメータ](text-classification-tensorflow-Hyperparameter.md)」を参照してください。


| パラメータ名 | パラメータタイプ | 推奨範囲 | 
| --- | --- | --- | 
| batch\_size | IntegerParameterRanges | MinValue: 4, MaxValue: 128 | 
| beta\_1 | ContinuousParameterRanges | MinValue: 1e-6、MaxValue: 0.999 | 
| beta\_2 | ContinuousParameterRanges | MinValue: 1e-6、MaxValue: 0.999 | 
| eps | ContinuousParameterRanges | MinValue: 1e-8、MaxValue: 1.0 | 
| learning\_rate | ContinuousParameterRanges | MinValue: 1e-6、MaxValue: 0.5 | 
| momentum | ContinuousParameterRanges | MinValue: 0.0、MaxValue: 0.999 | 
| optimizer | CategoricalParameterRanges | ['adamw', 'adam', 'sgd', 'rmsprop', 'nesterov', 'adagrad', 'adadelta'] | 
| regularizers\_l2 | ContinuousParameterRanges | MinValue: 0.0、MaxValue: 0.999 | 
| train\_only\_on\_top\_layer | CategoricalParameterRanges | ['True', 'False'] |