Object2Vec 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. 목표 지표에는 알고리즘에서 계산하는 지표 중 하나를 선택합니다. 자동 모델 튜닝은 선택된 하이퍼파라미터를 검색해 목표 지표를 최적화하는 모델을 생성하는 값 조합을 찾습니다.

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

Object2Vec 알고리즘으로 계산되는 지표

Object2Vec 알고리즘에는 분류 및 회귀 지표가 둘 다 있습니다. output_layer 유형은 자동 모델 튜닝에 사용할 수 있는 지표를 결정합니다.

Object2Vec 알고리즘으로 계산되는 Regressor 지표

이 알고리즘은 테스트 및 검증 중 계산되는 평균 제곱근 오차 regressor 지표를 보고합니다. 회귀 작업을 위한 모델을 튜닝하는 경우 이 지표를 목표 지표로 선택합니다.

지표 이름	설명	최적화 방향
test:mean_squared_error	평균 제곱 오차	최소화
validation:mean_squared_error	평균 제곱 오차	최소화

Object2Vec 알고리즘으로 계산되는 분류 지표

Object2Vec 알고리즘은 테스트 및 검증 중 계산되는 정확도 및 교차 엔트로피 분류 지표를 보고합니다. 분류 작업을 위한 모델을 튜닝할 때 이러한 지표 중 하나를 목표로 선택합니다.

지표 이름	설명	최적화 방향
test:accuracy	정확도	최대화
test:cross_entropy	교차 엔트로피	최소화
validation:accuracy	정확도	최대화
validation:cross_entropy	교차 엔트로피	최소화

튜닝 가능한 Object2Vec 하이퍼파라미터

Object2Vec 알고리즘에 대한 다음 하이퍼파라미터를 튜닝할 수 있습니다.

하이퍼파라미터 이름	하이퍼파라미터 유형	권장 범위 및 값
dropout	ContinuousParameterRange	MinValue: 0.0, MaxValue: 1.0
early_stopping_patience	IntegerParameterRange	MinValue: 1, MaxValue: 5
early_stopping_tolerance	ContinuousParameterRange	MinValue: 0.001, MaxValue: 0.1
enc_dim	IntegerParameterRange	MinValue: 4, MaxValue: 4096
enc0_cnn_filter_width	IntegerParameterRange	MinValue: 1, MaxValue: 5
enc0_layers	IntegerParameterRange	MinValue: 1, MaxValue: 4
enc0_token_embedding_dim	IntegerParameterRange	MinValue: 5, MaxValue: 300
enc1_cnn_filter_width	IntegerParameterRange	MinValue: 1, MaxValue: 5
enc1_layers	IntegerParameterRange	MinValue: 1, MaxValue: 4
enc1_token_embedding_dim	IntegerParameterRange	MinValue: 5, MaxValue: 300
epochs	IntegerParameterRange	MinValue: 4, MaxValue: 20
learning_rate	ContinuousParameterRange	MinValue: 1e-6, MaxValue: 1.0
mini_batch_size	IntegerParameterRange	MinValue: 1, MaxValue: 8192
mlp_activation	CategoricalParameterRanges	[tanh, relu, linear]
mlp_dim	IntegerParameterRange	MinValue: 16, MaxValue: 1024
mlp_layers	IntegerParameterRange	MinValue: 1, MaxValue: 4
optimizer	CategoricalParameterRanges	[adagrad, adam, rmsprop, sgd, adadelta]
weight_decay	ContinuousParameterRange	MinValue: 0.0, MaxValue: 1.0