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이미지 분류 모델 튜닝
하이퍼파라미터 튜닝이라고도 하는 자동 모델 튜닝은 데이터 세트에 대한 광범위한 하이퍼파라미터를 테스트하는 여러 작업을 실행하여 최적의 모델 버전을 찾습니다. 튜닝 가능한 하이퍼파라미터, 각 하이퍼파라미터에 대한 값 범위 및 목표 지표를 선택합니다. 알고리즘에서 계산하는 지표 중에서 목표 지표를 선택합니다. 자동 모델 튜닝은 선택한 하이퍼파라미터를 검색하여 목표 지표를 최적화하는 모델을 만드는 값 조합을 찾습니다.
모델 튜닝에 대한 추가 정보는 를 사용한 자동 모델 튜닝 SageMaker 단원을 참조하세요.
Image Classification 알고리즘으로 계산되는 지표
Image Classification 알고리즘은 지도 알고리즘으로, 훈련 중 계산되는 정확도 지표를 보고합니다. 모델을 튜닝하는 경우 이 지표를 목표 지표로 선택합니다.
| 지표 이름 | 설명 | 최적화 방향 |
|---|---|---|
validation:accuracy |
올바른 예측 수 대 총 예측 수의 비율입니다. |
최대화 |
튜닝 가능한 이미지 분류 하이퍼파라미터
다음 하이퍼파라미터를 사용하여 이미지 분류 모델을 튜닝합니다. 이미지 분류 목표 지표에 가장 큰 영향을 미치는 하이퍼파라미터는 mini_batch_size, learning_rate 및 optimizer입니다. 선택한 optimizer를 기반으로 옵티마이저 관련 하이퍼파라미터(예: momentum, weight_decay, beta_1, beta_2, eps 및 gamma)를 튜닝합니다. 예를 들어, adam이 optimizer인 경우에만 beta_1 및 beta_2를 사용합니다.
각 옵티마이저에서 사용되는 하이퍼파라미터에 대한 자세한 정보는 이미지 분류 하이퍼파라미터 단원을 참조하세요.
| 파라미터 이름 | 파라미터 유형 | 권장 범위 |
|---|---|---|
beta_1 |
ContinuousParameterRanges |
MinValue: 1e-6,: 0.999 MaxValue |
beta_2 |
ContinuousParameterRanges |
MinValue: 1e-6,: 0.999 MaxValue |
eps |
ContinuousParameterRanges |
MinValue: 1e-8,: 1.0 MaxValue |
gamma |
ContinuousParameterRanges |
MinValue: 1e-8,: 0.999 MaxValue |
learning_rate |
ContinuousParameterRanges |
MinValue: 1e-6,: 0.5 MaxValue |
mini_batch_size |
IntegerParameterRanges |
MinValue: 8, MaxValue: 512 |
momentum |
ContinuousParameterRanges |
MinValue: 0.0, MaxValue: 0.999 |
optimizer |
CategoricalParameterRanges |
['sgd', ‘adam’, ‘rmsprop’, 'nag'] |
weight_decay |
ContinuousParameterRanges |
MinValue: 0.0,: 0.999 MaxValue |
