Cookie の設定を選択する

当社は、当社のサイトおよびサービスを提供するために必要な必須 Cookie および類似のツールを使用しています。当社は、パフォーマンス Cookie を使用して匿名の統計情報を収集することで、お客様が当社のサイトをどのように利用しているかを把握し、改善に役立てています。必須 Cookie は無効化できませんが、[カスタマイズ] または [拒否] をクリックしてパフォーマンス Cookie を拒否することはできます。

お客様が同意した場合、AWS および承認された第三者は、Cookie を使用して便利なサイト機能を提供したり、お客様の選択を記憶したり、関連する広告を含む関連コンテンツを表示したりします。すべての必須ではない Cookie を受け入れるか拒否するには、[受け入れる] または [拒否] をクリックしてください。より詳細な選択を行うには、[カスタマイズ] をクリックしてください。

Autotune

フォーカスモード
Autotune - Amazon SageMaker
このページはお客様の言語に翻訳されていません。 翻訳のリクエスト

A flag to indicate if you want to use Autotune to automatically find optimal values for the following fields:

  • ParameterRanges: The names and ranges of parameters that a hyperparameter tuning job can optimize.

  • ResourceLimits: The maximum resources that can be used for a training job. These resources include the maximum number of training jobs, the maximum runtime of a tuning job, and the maximum number of training jobs to run at the same time.

  • TrainingJobEarlyStoppingType: A flag that specifies whether or not to use early stopping for training jobs launched by a hyperparameter tuning job.

  • RetryStrategy: The number of times to retry a training job.

  • Strategy: Specifies how hyperparameter tuning chooses the combinations of hyperparameter values to use for the training jobs that it launches.

  • ConvergenceDetected: A flag to indicate that Automatic model tuning (AMT) has detected model convergence.

Contents

Mode

Set Mode to Enabled if you want to use Autotune.

Type: String

Valid Values: Enabled

Required: Yes

See Also

For more information about using this API in one of the language-specific AWS SDKs, see the following:

このページの内容

プライバシーサイト規約Cookie の設定
© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates.All rights reserved.