Detecção de objetos - TensorFlow Hiperparâmetros - Amazon SageMaker

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Detecção de objetos - TensorFlow Hiperparâmetros

Hiperparâmetros são parâmetros definidos antes de um modelo de machine learning começar a aprender. Os hiperparâmetros a seguir são compatíveis com o TensorFlow algoritmo de detecção de objetos SageMaker incorporado da Amazon. Para obter informações sobre ajuste de hiperparâmetros, consulte Ajuste a detecção de um objeto - TensorFlow modelo.

Nome do parâmetro Descrição
batch_size

O tamanho do lote para treinamento.

Valores válidos: número inteiro positivo.

Valor padrão: 3.
beta_1

O beta1 para o otimizador "adam". Representa a taxa de degradação exponencial para as estimativas de primeiro momento. Ignorado por outros otimizadores.

Valores válidos: flutuante, intervalo: [0.0, 1.0].

Valor padrão: 0.9.
beta_2

O beta2 para o otimizador "adam". Representa a taxa de degradação exponencial para as estimativas de segundo momento. Ignorado por outros otimizadores.

Valores válidos: flutuante, intervalo: [0.0, 1.0].

Valor padrão: 0.999.
early_stopping

Ajustar para "True" para usar a lógica de interrupção precoce durante o treinamento. Se "False", a interrupção antecipada não é usada.

Valores válidos: string, ou: ("True" ou "False").

Valor padrão: "False".
early_stopping_min_delta A alteração mínima necessária para se qualificar como uma melhoria. Uma mudança absoluta menor que o valor de early_stopping_min_delta não se qualifica como melhoria. Usado somente quando early_stopping for definido como "True".

Valores válidos: flutuante, intervalo: [0.0, 1.0].

Valor padrão: 0.0.
early_stopping_patience

O número de épocas para continuar treinando sem melhorias. Usado somente quando early_stopping for definido como "True".

Valores válidos: número inteiro positivo.

Valor padrão: 5.
epochs

O número de epochs de treinamento.

Valores válidos: número inteiro positivo.

Valor padrão: 5 para modelos menores, 1 para modelos maiores.
epsilon

O épsilon para otimizadores "adam", "rmsprop", "adadelta" e "adagrad". Geralmente é definido como um valor baixo, para evitar a divisão por 0. Ignorado por outros otimizadores.

Valores válidos: flutuante, intervalo: [0.0, 1.0].

Valor padrão: 1e-7.
initial_accumulator_value

O valor inicial para os acumuladores, ou os valores de momentum por parâmetro, para o otimizador "adagrad". Ignorado por outros otimizadores.

Valores válidos: flutuante, intervalo: [0.0, 1.0].

Valor padrão: 0.1.
learning_rate A taxa de aprendizagem do otimizador.

Valores válidos: flutuante, intervalo: [0.0, 1.0].

Valor padrão: 0.001.
momentum

A dinâmica dos otimizadores "sgd" e "nesterov". Ignorado por outros otimizadores.

Valores válidos: flutuante, intervalo: [0.0, 1.0].

Valor padrão: 0.9.
optimizer

O tipo de otimizador. Para obter mais informações, consulte Otimizadores na TensorFlow documentação.

Valores válidos: string, qualquer um dos seguintes: ("adam", "sgd", "nesterov", "rmsprop", "adagrad" ou "adadelta").

Valor padrão: "adam".
reinitialize_top_layer

Se definido como "Auto", os parâmetros da camada de classificação superior são reinicializados durante o ajuste fino. Para treinamento incremental, os parâmetros da camada de classificação superior não são reinicializados, a menos que sejam definidos como "True".

Valores válidos: string, qualquer um dos seguintes: ("Auto", "True" ou "False").

Valor padrão: "Auto".
rho

O fator de desconto para o gradiente dos otimizadores "adadelta" e "rmsprop". Ignorado por outros otimizadores.

Valores válidos: flutuante, intervalo: [0.0, 1.0].

Valor padrão: 0.95.
train_only_on_top_layer

Se "True", somente os parâmetros da camada de classificação superior forem ajustados. Se "False", todos os parâmetros do modelo são ajustados.

Valores válidos: string, ou: ("True" ou "False").

Valor padrão: "False".