이미지 분류 모델 튜닝 - 아마존 SageMaker

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이미지 분류 모델 튜닝

하이퍼파라미터 튜닝이라고도 하는 자동 모델 튜닝은 데이터 세트에 대한 광범위한 하이퍼파라미터를 테스트하는 여러 작업을 실행하여 최적의 모델 버전을 찾습니다. 튜닝 가능한 하이퍼파라미터, 각 하이퍼파라미터에 대한 값 범위 및 목표 지표를 선택합니다. 알고리즘에서 계산하는 지표 중에서 목표 지표를 선택합니다. 자동 모델 튜닝은 선택한 하이퍼파라미터를 검색하여 목표 지표를 최적화하는 모델을 만드는 값 조합을 찾습니다.

모델 튜닝에 대한 자세한 정보는 를 사용한 자동 모델 튜닝 수행 SageMaker 단원을 참조하십시오.

Image Classification 알고리즘으로 계산되는 지표

Image Classification 알고리즘은 지도 알고리즘으로, 훈련 중 계산되는 정확도 지표를 보고합니다. 모델을 튜닝하는 경우 이 지표를 목표 지표로 선택합니다.

지표 이름 설명 최적화 방향
validation:accuracy

올바른 예측 수 대 총 예측 수의 비율입니다.

최대화

튜닝 가능한 이미지 분류 하이퍼파라미터

다음 하이퍼파라미터를 사용하여 이미지 분류 모델을 튜닝합니다. 이미지 분류 목표 지표에 가장 큰 영향을 미치는 하이퍼파라미터는 mini_batch_size, learning_rateoptimizer입니다. 선택한 optimizer를 기반으로 옵티마이저 관련 하이퍼파라미터(예: momentum, weight_decay, beta_1, beta_2, epsgamma)를 튜닝합니다. 예를 들어, adamoptimizer인 경우에만 beta_1beta_2를 사용합니다.

각 옵티마이저에서 사용되는 하이퍼파라미터에 대한 자세한 정보는 이미지 분류 하이퍼파라미터 단원을 참조하십시오.

파라미터 이름 파라미터 유형 권장 범위
beta_1

ContinuousParameterRanges

MinValue: 1e-6, MaxValue: 0.999

beta_2

ContinuousParameterRanges

MinValue: 1e-6, MaxValue: 0.999

eps

ContinuousParameterRanges

MinValue: 1e-8, MaxValue: 1.0

gamma

ContinuousParameterRanges

MinValue: 1e-8, MaxValue: 0.999

learning_rate

ContinuousParameterRanges

MinValue: 1e-6, MaxValue: 0.5

mini_batch_size

IntegerParameterRanges

MinValue: 8, MaxValue: 512

momentum

ContinuousParameterRanges

MinValue: 0.0, MaxValue: 0.999

optimizer

CategoricalParameterRanges

['sgd', ‘adam’, ‘rmsprop’, 'nag']

weight_decay

ContinuousParameterRanges

MinValue: 0.0, MaxValue: 0.999