モデル解析にビルトインルールを使用する方法 - アマゾン SageMaker

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モデル解析にビルトインルールを使用する方法

Amazon SageMaker Debugger ルールは、モデルのトレーニング中に出力されるテンソルの分析を行います。トレーニングジョブを成功させるために重要な条件を監視します。たとえば、グラデーションが大きすぎるか小さすぎるか、モデルがオーバーフィットであるかどうかを検出できます。Debugger は、特定の Python コード化された組み込みルールであらかじめパッケージ化されています。

CreateTrainingJob API を使用するか、オープンソース smdebug Python ライブラリAmazon SageMaker Python SDK と共に使用することで、トレーニングジョブをモニタリングするための組み込みルールをデプロイできます。smdebug プログラミングモデルは、このタスクを理解するためのコンテキストを提供します。プログラミングモデルについては、「分析」を参照してください。

注記

の実行時にインスタンスに対して課金されません。 SageMaker 組み込まれたルールです。