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自動模型調校，又稱為超參數調校，會透過在您的資料集上，執行許多測試超參數範圍的任務，來尋找最佳版本的模型。您可以選擇可調校的超參數、每一個超參數的值範圍，及目標指標。您可以從演算法運算的指標中選擇目標指標。自動模型調校會搜尋所選擇的超參數，以找出產生之模型可最佳化目標指標的值組合。
如需模型調校的詳細資訊，請參閱使用 SageMaker AI 自動調校模型。
由影像分類 - TensorFlow 演算法計算的指標
影像分類演算法是一種監督式演算法。它會報告在訓練期間運算的準確度指標。調校模型時，請選擇此指標做為目標指標。
| 指標名稱 | 描述 | 最佳化方向 |
|---|---|---|
validation:accuracy |
正確預測數與總預測數的比率。 |
最大化 |
可調校的影像分類 - TensorFlow 超參數
使用下列超參數調校影像分類模型。對影像分類目標指標影響程度最大的超參數為：batch_size、learning_rate 和 optimizer。根據選取的 optimizer，調校與最佳化工具相關的超參數，例如 momentum、regularizers_l2、beta_1、beta_2 和 eps。例如，只在 adam 為 optimizer 時，才使用 beta_1 和 beta_2。
如需每個 optimizer 中使用了哪些超參數的詳細資訊，請參閱影像分類 - TensorFlow 參數。
| 參數名稱 | 參數類型 | 建議範圍 |
|---|---|---|
batch_size |
IntegerParameterRanges |
MinValue：8、MaxValue：512 |
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 |
learning_rate |
ContinuousParameterRanges |
MinValue：1e-6、MaxValue：0.5 |
momentum |
ContinuousParameterRanges |
MinValue：0.0、MaxValue：0.999 |
optimizer |
CategoricalParameterRanges |
['sgd', ‘adam’, ‘rmsprop’, 'nesterov', 'adagrad', 'adadelta'] |
regularizers_l2 |
ContinuousParameterRanges |
MinValue：0.0、MaxValue：0.999 |
train_only_top_layer |
ContinuousParameterRanges |
["True", "False"] |
