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BlazingText 모델 튜닝

하이퍼파라미터 튜닝이라고도 하는 자동 모델 튜닝은 데이터세트에 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 SageMaker AI를 사용한 자동 모델 튜닝 섹션을 참조하세요.

알고리즘으로 BlazingText 계산된 지표

BlazingText Word2Vec 알고리즘(skipgram, cbow및 batch_skipgram 모드)은 훈련 중 단일 지표에 대해 보고합니다train:mean_rho. 이 지표는 WS-353 단어 유사성 데이터 세트에 대해 계산됩니다. Word2Vec 알고리즘에 대한 하이퍼파라미터 값을 튜닝할 때 이 지표를 목표값으로 사용합니다.

BlazingText 텍스트 분류 알고리즘(supervised 모드)은 훈련 중 단일 지표인에 대해서도 보고합니다validation:accuracy. 텍스트 분류 알고리즘에 대한 하이퍼파라미터 값을 튜닝할 때 이러한 지표를 목표값으로 사용합니다.

튜닝 가능한 BlazingText 하이퍼파라미터

Word2Vec 알고리즘의 튜닝 가능한 하이퍼파라미터

다음 하이퍼파라미터를 사용하여 Amazon SageMaker AI BlazingText Word2Vec 모델을 튜닝합니다. Word2Vec 목표 지표에 가장 큰 영향을 미치는 하이퍼파라미터는 mode, learning_rate, window_size, vector_dim 및 negative_samples입니다.

텍스트 분류 알고리즘의 튜닝 가능한 하이퍼파라미터

다음 하이퍼파라미터를 사용하여 Amazon SageMaker AI BlazingText 텍스트 분류 모델을 튜닝합니다.