As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

Ajustar um modelo de Detecção de objetos

O ajuste automático de modelos, também conhecido como ajuste de hiperparâmetros, localiza a melhor versão de um modelo executando vários trabalhos que testam uma série de hiperparâmetros no seu conjunto de dados. Você escolhe os hiperparâmetros ajustáveis, um intervalo de valores para cada um e uma métrica objetiva. Você escolhe a métrica objetiva entre as métricas que o algoritmo calcula. O ajuste de modelo automático pesquisa os hiperparâmetros escolhidos para encontrar a combinação de valores que resultam no modelo que otimiza a métrica objetiva.

Para mais informações sobre o ajuste de modelos, consulte Ajuste automático do modelo com SageMaker IA.

Métricas calculadas pelo algoritmo de Detecção de objetos

O algoritmo de detecção de objetos informa sobre uma única métrica durante o treinamento: validation:mAP. Ao ajustar um modelo, escolha essa métrica como a métrica objetiva.

Hiperparâmetros ajustáveis de Detecção de objetos

Ajuste o modelo de detecção de objetos do Amazon SageMaker AI com os seguintes hiperparâmetros. Os hiperparâmetros que têm o maior impacto sobre métrica objetiva de detecção de objeto são: mini_batch_size, learning_rate e optimizer.