하이퍼파라미터 및 HPO - Amazon Personalize

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하이퍼파라미터 및 HPO

하이퍼파라미터는 훈련된 모델을 최적화하는 데 사용되며 훈련이 시작되기 이전에 설정됩니다. 이 파라미터는 값이 교육 프로세스 중에 결정되는 모델 파라미터와 대조됩니다.

CreateSolution 작업에 전달되는 SolutionConfig 객체의 일부인 algorithmHyperParameters 키를 사용하여 하이퍼파라미터를 지정합니다.

압축된 버전의CreateSolution요청은 아래와 같습니다. 이 예제에는solutionConfig객체입니다. 사용 중인 경우solutionConfig를 사용하여 레시피의 기본 파라미터를 대체합니다. performAutoMLtrue인 경우 autoMLConfig를 제외하고 solutionConfig 객체의 모든 파라미터가 무시됩니다.

{ "name": "string", "performAutoML": boolean, "recipeArn": "string", "performHPO": boolean, "eventType": "string", "solutionConfig": { "optimizationObjective": { "itemAttribute": "string", "objectiveSensitivity": "string" } "autoMLConfig": { "metricName": "string", "recipeList": [ "string" ] }, "eventValueThreshold": "string", "featureTransformationParameters": { "string" : "string" }, "algorithmHyperParameters": { "string" : "string" }, "hpoConfig": { "algorithmHyperParameterRanges": { ... }, "hpoResourceConfig": { "maxNumberOfTrainingJobs": "string", "maxParallelTrainingJobs": "string" } }, }, }

레시피에 따라 다른 하이퍼파라미터를 사용합니다. 사용 가능한 하이퍼파라미터는 1단계: 레시피 선택의 개별 레시피를 참조하십시오.

하이퍼최적화 활성화

하이퍼파라미터 최적화(HPO) 또는 튜닝은 특정 학습 목표에 맞는 최적 하이퍼파라미터를 선택하는 작업입니다. 지정된 가능성 범위 내의 서로 다른 값으로 다양한 교육 작업을 실행하여 최적의 하이퍼파라미터를 결정합니다. 기본적으로 Amazon Personalize HPO를 수행하지 않습니다. HPO를 사용하려면 performHPOtrue로 설정하고 hpoConfig 객체를 포함합니다.

하이퍼파라미터에는 카테고리, 연속 또는 정수 값이 지정될 수 있습니다. hpoConfig 객체에는 하이퍼파라미터와 범위를 지정하는 각 유형에 해당하는 키가 있습니다. 일부 하이퍼파라미터는 조정할 수 없습니다(레시피 테이블 참조). HPO에 대한 자세한 내용은 단원을 참조하세요.자동 모델 조정.

다음은 의 일부 예입니다.CreateSolution를 사용하여 요청HRNNHPO가 로 설정된 레시피true.

{ "performAutoML": false, "recipeArn": "arn:aws:personalize:::recipe/aws-hrnn", "performHPO": true, "solutionConfig": { "algorithmHyperParameters": { "hidden_dimension": "55" }, "hpoConfig": { "algorithmHyperParameterRanges": { "categoricalHyperParameterRanges": [ { "name": "recency_mask", "values": [ "true", "false" ] } ], "integerHyperParameterRanges": [ { "name": "bptt", "minValue": 20, "maxValue": 40 } ] }, "hpoResourceConfig": { "maxNumberOfTrainingJobs": "4", "maxParallelTrainingJobs": "2" } } } }

하이퍼파라미터 보기

훈련이 완료되면 를 호출하여 수행 모델의 하이퍼파라미터를 볼 수 있습니다.DescribeSolutionVersion작업. 다음 샘플은 최적화된 하이퍼파라미터가 tunedHPOParams 객체에 표시된 축약 형식의 DescribeSolutionVersion 출력을 보여 줍니다.

{ "solutionVersion":{ "creationDateTime":1562191944.745, "datasetGroupArn":"arn:aws:personalize:us-west-2:000000000000:dataset-group/hpo", "lastUpdatedDateTime":1562194465.075, "performAutoML":false, "performHPO":true, "recipeArn":"arn:aws:personalize:::recipe/aws-hrnn", "solutionArn":"arn:aws:personalize:us-west-2:000000000000:solution/hpo", "solutionVersionArn":"arn:aws:personalize:us-west-2:000000000000:solution/hpo/5a515609", "status":"ACTIVE", "tunedHPOParams":{ "algorithmHyperParameters":{ "hidden_dimension":"58", "recency_mask":"false" } } } }