Cookie の設定を選択する

当社は、当社のサイトおよびサービスを提供するために必要な必須 Cookie および類似のツールを使用しています。当社は、パフォーマンス Cookie を使用して匿名の統計情報を収集することで、お客様が当社のサイトをどのように利用しているかを把握し、改善に役立てています。必須 Cookie は無効化できませんが、[カスタマイズ] または [拒否] をクリックしてパフォーマンス Cookie を拒否することはできます。

お客様が同意した場合、AWS および承認された第三者は、Cookie を使用して便利なサイト機能を提供したり、お客様の選択を記憶したり、関連する広告を含む関連コンテンツを表示したりします。すべての必須ではない Cookie を受け入れるか拒否するには、[受け入れる] または [拒否] をクリックしてください。より詳細な選択を行うには、[カスタマイズ] をクリックしてください。

Debugger の組み込みルールの設定方法

フォーカスモード
Debugger の組み込みルールの設定方法 - Amazon SageMaker AI

翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

次のトピックでは、SageMaker Debugger の組み込みルールの使用方法を学習します。Amazon SageMaker Debugger のルールは、モデルのトレーニング中に出力されたテンソルを分析します。SageMaker AI デバッガーは、モデルのトレーニングを成功させるためにトレーニングジョブの進行状況とエラーをモニタリングする Rule API オペレーションを提供します。例えば、ルールによって、勾配が大きすぎたり小さすぎたりしていないか、モデルがオーバーフィットまたはオーバートレーニングになっていないか、トレーニングジョブが損失関数を減少させず改善していないかを検出できます。使用可能な組み込みルールの完全なリストを表示するには、「デバッガーの組み込みルールのリスト」を参照してください。

CreateTrainingJob API を使用したデバッガーの組み込みルールの高度な設定については、「SageMaker API を使って Debugger を設定する」を参照してください。

プライバシーサイト規約Cookie の設定
© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates.All rights reserved.