优化图像分类模型 - 亚马逊 SageMaker AI
Metrics可优化超参数
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优化图像分类模型

自动模型优化（也称作超参数优化）通过运行很多在数据集上测试一系列超参数的作业来查找模型的最佳版本。您可以选择可优化超参数、每个超参数的值范围和一个目标指标。您可以从算法计算的指标中选择目标指标。自动模型优化将搜索所选超参数以找到导致优化目标指标的模型的值组合。

有关模型优化的更多信息，请参阅使用 SageMaker AI 自动调整模型。

由图像分类算法计算的指标

图像分类算法是一种指导式算法。它报告在训练期间计算的准确率指标。优化模型时，请选择此指标作为目标指标。

指标名称 描述 优化方向
validation:accuracy

正确预测数量与预测总数之比。

最大化

可优化图像分类超参数

使用以下超参数优化图像分类模型。对图像分类目标指标影响最大的超参数包括：mini_batch_size、learning_rate 和 optimizer。根据选定 optimizer 优化与优化程序相关的超参数，例如 momentum、weight_decay、beta_1、beta_2、eps 和 gamma。例如，仅当 adam 是 optimizer 时，使用 beta_1 和 beta_2。

有关每个优化程序中使用哪些超参数的更多信息，请参阅图像分类超参数。

参数名称 参数类型 建议的范围
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