기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.
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. 목표 지표에는 알고리즘에서 계산하는 지표 중 하나를 선택합니다. 자동 모델 튜닝은 선택된 하이퍼파라미터를 검색해 목표 지표를 최적화하는 모델을 생성하는 값 조합을 찾습니다.
모델 튜닝에 대한 자세한 정보는 SageMaker AI를 사용한 자동 모델 튜닝 섹션을 참조하세요.
Object2Vec 알고리즘으로 계산되는 지표
Object2Vec 알고리즘에는 분류 및 회귀 지표가 둘 다 있습니다. output_layer 유형은 자동 모델 튜닝에 사용할 수 있는 지표를 결정합니다.
Object2Vec 알고리즘으로 계산되는 Regressor 지표
이 알고리즘은 테스트 및 검증 중 계산되는 평균 제곱근 오차 regressor 지표를 보고합니다. 회귀 작업을 위한 모델을 튜닝하는 경우 이 지표를 목표 지표로 선택합니다.
| 지표 이름 | 설명 | 최적화 방향 |
|---|---|---|
test:mean_squared_error |
평균 제곱 오차 |
최소화 |
validation:mean_squared_error |
평균 제곱 오차 |
최소화 |
Object2Vec 알고리즘으로 계산되는 분류 지표
Object2Vec 알고리즘은 테스트 및 검증 중 계산되는 정확도 및 교차 엔트로피 분류 지표를 보고합니다. 분류 작업을 위한 모델을 튜닝할 때 이러한 지표 중 하나를 목표로 선택합니다.
| 지표 이름 | 설명 | 최적화 방향 |
|---|---|---|
test:accuracy |
정확도 |
최대화 |
test:cross_entropy |
교차 엔트로피 |
최소화 |
validation:accuracy |
정확도 |
최대화 |
validation:cross_entropy |
교차 엔트로피 |
최소화 |
튜닝 가능한 Object2Vec 하이퍼파라미터
Object2Vec 알고리즘에 대한 다음 하이퍼파라미터를 튜닝할 수 있습니다.
| 하이퍼파라미터 이름 | 하이퍼파라미터 유형 | 권장 범위 및 값 |
|---|---|---|
dropout |
ContinuousParameterRange |
MinValue: 0.0, MaxValue: 1.0 |
early_stopping_patience |
IntegerParameterRange |
MinValue: 1, MaxValue: 5 |
early_stopping_tolerance |
ContinuousParameterRange |
MinValue: 0.001, MaxValue: 0.1 |
enc_dim |
IntegerParameterRange |
MinValue: 4, MaxValue: 4096 |
enc0_cnn_filter_width |
IntegerParameterRange |
MinValue: 1, MaxValue: 5 |
enc0_layers |
IntegerParameterRange |
MinValue: 1, MaxValue: 4 |
enc0_token_embedding_dim |
IntegerParameterRange |
MinValue: 5, MaxValue: 300 |
enc1_cnn_filter_width |
IntegerParameterRange |
MinValue: 1, MaxValue: 5 |
enc1_layers |
IntegerParameterRange |
MinValue: 1, MaxValue: 4 |
enc1_token_embedding_dim |
IntegerParameterRange |
MinValue: 5, MaxValue: 300 |
epochs |
IntegerParameterRange |
MinValue: 4, MaxValue: 20 |
learning_rate |
ContinuousParameterRange |
MinValue: 1e-6, MaxValue: 1.0 |
mini_batch_size |
IntegerParameterRange |
MinValue: 1, MaxValue: 8192 |
mlp_activation |
CategoricalParameterRanges |
[ |
mlp_dim |
IntegerParameterRange |
MinValue: 16, MaxValue: 1024 |
mlp_layers |
IntegerParameterRange |
MinValue: 1, MaxValue: 4 |
optimizer |
CategoricalParameterRanges | [ |
weight_decay |
ContinuousParameterRange |
MinValue: 0.0, MaxValue: 1.0 |
