Régler une classification de texte - TensorFlow modèle

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' TensorFlowalgorithme de classification du texte

Reportez-vous au tableau suivant pour savoir quelles mesures sont calculées par l' TensorFlow algorithme de classification de texte.

Nom de la métrique	Description	Orientation de l'optimisation	Motif Regex
validation:accuracy	Rapport entre le nombre de prédictions correctes et le nombre total de prédictions effectuées.	Agrandir	val_accuracy=([0-9\\.]+)

Classification de texte réglable - hyperparamètres TensorFlow

Réglez un modèle de classification de texte à l'aide des hyperparamètres ci-dessous. Les hyperparamètres ayant le plus grand impact sur les métriques d'objectif de la classification de texte sont les suivants : batch_size, learning_rate et optimizer. Réglez les hyperparamètres associés à l'optimiseur, tels que momentum, regularizers_l2, beta_1, beta_2 et eps, en fonction de l'optimizer sélectionné. Par exemple, utilisez beta_1 et beta_2 uniquement si adamw ou adam est le optimizer.

Pour plus d'informations sur les hyperparamètres qui sont utilisés pour chaque optimizer, consultez Classification du texte - TensorFlow Hyperparamètres.

Nom du paramètre	Type de paramètre	Plages recommandées
batch_size	IntegerParameterRanges	MinValue: 4, MaxValue 128
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
learning_rate	ContinuousParameterRanges	MinValue: 1e-6, 0,5 MaxValue
momentum	ContinuousParameterRanges	MinValue: 0,0, MaxValue 0,99
optimizer	CategoricalParameterRanges	['adamw', 'adam', 'sgd', 'rmsprop', 'nesterov', 'adagrad', 'adadelta']
regularizers_l2	ContinuousParameterRanges	MinValue: 0,0, MaxValue 0,99
train_only_on_top_layer	CategoricalParameterRanges	['True', 'False']