Object2Vec 모델 튜닝 - 아마존 SageMaker

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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 수행 SageMaker 단원을 참조하십시오.

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 제곱근 오차

최소화

validation:mean_squared_error

평균 제곱근 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

Accuracy

최대화

test:cross_entropy

교차 엔트로피

최소화

validation:accuracy

Accuracy

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: MaxValue: 5

early_stopping_tolerance

ContinuousParameterRange

MinValue: 0.001, MaxValue: 0.1

enc_dim

IntegerParameterRange

MinValue: MaxValue: 4096

enc0_cnn_filter_width

IntegerParameterRange

MinValue: MaxValue: 5

enc0_layers

IntegerParameterRange

MinValue: MaxValue: 4

enc0_token_embedding_dim

IntegerParameterRange

MinValue: MaxValue: 300

enc1_cnn_filter_width

IntegerParameterRange

MinValue: MaxValue: 5

enc1_layers

IntegerParameterRange

MinValue: MaxValue: 4

enc1_token_embedding_dim

IntegerParameterRange

MinValue: MaxValue: 300

epochs

IntegerParameterRange

MinValue: MaxValue: 20

learning_rate

ContinuousParameterRange

MinValue: 1e-6, MaxValue: 1.0

mini_batch_size

IntegerParameterRange

MinValue: MaxValue: 8192

mlp_activation

CategoricalParameterRanges

[tanh, relu, linear]

mlp_dim

IntegerParameterRange

MinValue: MaxValue: 1024

mlp_layers

IntegerParameterRange

MinValue: MaxValue: 4

optimizer CategoricalParameterRanges

[adagrad, adam, rmsprop, sgd, adadelta]

weight_decay

ContinuousParameterRange

MinValue: 0.0, MaxValue: 1.0