优化DeepAR模型 - Amazon SageMaker
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优化DeepAR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,请参阅执行自动模型优化.

DeepAR 算法计算的指标

该DeepAR算法报告在训练期间计算的 3 个指标。在优化模型时,请选择其中之一作为目标。对于 目标,请在提供的测试通道上使用预测准确度(推荐)或训练损失。有关DeepAR算法的训练/测试拆分的建议,请参阅 使用DeepAR算法的最佳实践

指标名称 描述 优化方向
test:RMSE

预测与在测试集上计算的实际目标之间的均方根误差。

最小化

test:mean_wQuantileLoss

在测试集上计算的平均总分位数损失。要控制所使用的分位数,请设置 test_quantiles 超参数。

最小化

train:final_loss

在模型的最后一个训练纪元内平均的训练负对数似然损失。

最小化

DeepAR 算法的可优化超参数

使用以下超参数优化DeepAR模型。对DeepAR目标指标影响最大(按从最大到最小的顺序列出)的超参数包括epochs:、context_lengthmini_batch_sizelearning_ratenum_cells

参数名称 参数类型 建议的范围
mini_batch_size

IntegerParameterRanges

MinValue:32, MaxValue:1028

epochs

IntegerParameterRanges

MinValue:1MaxValue:1000

context_length

IntegerParameterRanges

MinValue:1MaxValue:200

num_cells

IntegerParameterRanges

MinValue:30MaxValue、:200

num_layers

IntegerParameterRanges

MinValue:1MaxValue:8

dropout_rate

ContinuousParameterRange

MinValue:0.00,MaxValue:0.2

embedding_dimension

IntegerParameterRanges

MinValue:1MaxValue:50

learning_rate

ContinuousParameterRange

MinValue:11e-5,MaxValue:11e-1