Réglage d'un modèle de classification d'images

Le réglage de modèle automatique, ou réglage d'hyperparamètre, détecte la meilleure version d'un modèle en exécutant plusieurs tâches qui testent une plage d'hyperparamètres sur votre jeu de données. Vous choisissez les hyperparamètres réglables, une plage de valeurs pour chacun d'eux et une métrique d'objectif. Vous choisissez la métrique d'objectif parmi les métriques que calcule l'algorithme. Le réglage de modèle automatique recherche parmi les hyperparamètres choisis la combinaison de valeurs qui produira un modèle permettant d'optimiser la métrique d'objectif.

Pour plus d'informations sur le réglage de modèle, consultez Effectuez le réglage automatique du modèle avec SageMaker.

Métriques calculées par l'algorithme de classification d'images

L'algorithme de classification des images est un algorithme supervisé. Il fournit une métrique de précision qui est calculée au cours de l'entraînement. Lors du réglage du modèle, choisissez cette métrique comme objectif.

Nom de la métrique	Description	Orientation de l'optimisation
validation:accuracy	Rapport entre le nombre de prédictions correctes et le nombre total de prédictions effectuées.	Agrandir

Hyperparamètres de classification d'images réglables

Réglez un modèle de classification des images à l'aide des hyperparamètres ci-dessous. Les hyperparamètres ayant le plus grand impact sur les métriques d'objectif de la classification des images sont les suivants : mini_batch_size, learning_rate et optimizer. Réglez les hyperparamètres liés à l'optimiseur, par exemple momentum, weight_decay, beta_1, beta_2, eps et gamma, en fonction de l'optimizer sélectionné. Par exemple, utilisez beta_1 et beta_2 uniquement si adam = optimizer.

Pour plus d'informations sur les hyperparamètres utilisés dans chaque optimiseur, consultez Hyperparamètres de classification d'images.

Nom du paramètre	Type de paramètre	Plages recommandées
beta_1	ContinuousParameterRanges	MinValue: 1e-6, 0,99 MaxValue
beta_2	ContinuousParameterRanges	MinValue: 1e-6, 0,99 MaxValue
eps	ContinuousParameterRanges	MinValue: 1e-8, MaxValue : 1,0
gamma	ContinuousParameterRanges	MinValue: 1e-8, 0,99 MaxValue
learning_rate	ContinuousParameterRanges	MinValue: 1e-6, 0,5 MaxValue
mini_batch_size	IntegerParameterRanges	MinValue: 8, MaxValue 512
momentum	ContinuousParameterRanges	MinValue: 0,0, MaxValue 0,99
optimizer	CategoricalParameterRanges	['sgd', 'adam', 'rmsprop', 'nag']
weight_decay	ContinuousParameterRanges	MinValue: 0,0, MaxValue 0,99