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Ajustar uma classificação de texto - TensorFlow modelo
O ajuste automático de modelos, também conhecido como ajuste de hiperparâmetros, localiza a melhor versão de um modelo executando vários trabalhos que testam uma série de hiperparâmetros no seu conjunto de dados. Você escolhe os hiperparâmetros ajustáveis, um intervalo de valores para cada um e uma métrica objetiva. Você escolhe a métrica objetiva entre as métricas que o algoritmo calcula. O ajuste de modelo automático pesquisa os hiperparâmetros escolhidos para encontrar a combinação de valores que resultam no modelo que otimiza a métrica objetiva.
Para mais informações sobre o ajuste de modelos, consulte Execute o ajuste automático do modelo com SageMaker.
Métricas calculadas pelo algoritmo de Classificação de Texto TensorFlow
Consulte a tabela a seguir para descobrir quais métricas são calculadas pelo TensorFlow algoritmo de Classificação de Texto.
Nome da métrica | Descrição | Direção de otimização | Padrão Regex |
---|---|---|---|
validation:accuracy |
A proporção do número de previsões corretas para o número total de previsões feitas. |
Maximizar |
|
Classificação de texto ajustável - hiperparâmetros TensorFlow
Ajuste um modelo de classificação de texto com os seguintes hiperparâmetros. Os hiperparâmetros que têm o maior impacto nas métricas objetivas de classificação de texto são: batch_size
, learning_rate
e optimizer
. Os hiperparâmetros que têm o maior impacto nas métricas objetivas de classificação de imagem são momentum
, regularizers_l2
, beta_1
, beta_2
e eps
com base no optimizer
selecionado. Por exemplo, use beta_1
e beta_2
somente quando adamw
ou adam
for o optimizer
.
Para obter mais informações sobre quais hiperparâmetros são usados para cada optimizer
, consulte Classificação de texto - TensorFlow Hiperparâmetros.
Nome do parâmetro | Tipo de parâmetro | Intervalos recomendados |
---|---|---|
batch_size |
IntegerParameterRanges |
MinValue: 4, MaxValue 128 |
beta_1 |
ContinuousParameterRanges |
MinValue: 1e-6, 0,99 MaxValue |
beta_2 |
ContinuousParameterRanges |
MinValue: 1e-6, 0,99 MaxValue |
eps |
ContinuousParameterRanges |
MinValue: 1e-8, MaxValue: 1,0 |
learning_rate |
ContinuousParameterRanges |
MinValue: 1e-6, 0,5 MaxValue |
momentum |
ContinuousParameterRanges |
MinValue: 0,0, MaxValue 0,99 |
optimizer |
CategoricalParameterRanges |
['adamw', 'adam', 'sgd', 'rmsprop', 'nesterov', 'adagrad', 'adadelta'] |
regularizers_l2 |
ContinuousParameterRanges |
MinValue: 0,0, MaxValue 0,99 |
train_only_on_top_layer |
CategoricalParameterRanges |
['True', 'False'] |