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テキスト分類 - TensorFlow ハイパーパラメータ
ハイパーパラメータは、機械学習モデルが学習を開始する前に設定されるパラメータです。次のハイパーパラメータは、Amazon SageMaker 組み込みオブジェクト検出 TensorFlow アルゴリズムでサポートされています。ハイパーパラメータのチューニングに関する詳細ついては、「テキスト分類の調整 - TensorFlow モデル」を参照してください。
Parameter Name | 説明 |
---|---|
batch_size |
トレーニングのバッチサイズ。複数の GPU を使用するインスタンスのトレーニングでは、このバッチサイズは GPU 間で使用されます。 有効な値: 正の整数。 デフォルト値: |
beta_1 |
有効な値: 浮動小数点数、範囲: [ デフォルト値: |
beta_2 |
有効な値: 浮動小数点数、範囲: [ デフォルト値: |
dropout_rate |
最上位の分類レイヤーのドロップアウトレイヤーのドロップアウト率。 有効な値: 浮動小数点数、範囲: [ デフォルト値: |
early_stopping |
有効な値: 文字列、( デフォルト値: |
early_stopping_min_delta |
改善と認定するのに必要な最小変化。early_stopping_min_delta の値より小さな絶対変化は、改善とは認定されません。early_stopping が "True" に設定されている場合にのみ使用されます。有効な値: 浮動小数点数、範囲: [ デフォルト値: |
early_stopping_patience |
改善なしでトレーニングを継続できるエポック数。 有効な値: 正の整数。 デフォルト値: |
epochs |
トレーニングエポックの数。 有効な値: 正の整数。 デフォルト値: |
epsilon |
有効な値: 浮動小数点数、範囲: [ デフォルト値: |
initial_accumulator_value |
アキュムレータの開始値、または 有効な値: 浮動小数点数、範囲: [ デフォルト値: |
learning_rate |
オプティマイザの学習レート。 有効な値: 浮動小数点数、範囲: [ デフォルト値: |
momentum |
有効な値: 浮動小数点数、範囲: [ デフォルト値: |
optimizer |
オプティマイザのタイプ。詳細については、 TensorFlow ドキュメントの「オプティマイザ 有効な値: 文字列、( デフォルト値: |
regularizers_l2 |
分類レイヤーの高密度レイヤーの L2 正則化係数。 有効な値: 浮動小数点数、範囲: [ デフォルト値: |
reinitialize_top_layer |
有効な値: 文字列、( デフォルト値: |
rho |
有効な値: 浮動小数点数、範囲: [ デフォルト値: |
train_only_on_top_layer |
有効な値: 文字列、( デフォルト値: |
validation_split_ratio |
ランダムに分割して検証データを作成するトレーニングデータの割合。検証データが 有効な値: 浮動小数点数、範囲: [ デフォルト値: |
warmup_steps_fraction |
ウォームアップとして学習レートが 0 から初期学習レートに増加する勾配更新ステップの合計数の割合。 有効な値: 浮動小数点数、範囲: [ デフォルト値: |