IP 见解超参数 - Amazon SageMaker
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IP 见解超参数

CreateTransformJob 请求中,您可以指定训练算法。您还可以指定算法特定的超参数作为字符串到字符串映射。下表列出了 Amazon SageMaker IP 见解算法的超参数。

参数名称 描述
num_entity_vectors

要训练的实体矢量表示(实体嵌入向量)的数量。使用哈希函数将训练集中的每个实体随机分配给其中一个向量。由于哈希冲突,可能会将多个实体分配给同一个向量。这将导致同一向量表示多个实体。只要碰撞率不太严重,这对模型性能的影响通常微不足道。要保持较低的碰撞率,请尽可能设置此值。但是,模型大小以及因此,训练和推理的内存需求都会随此超参数线性扩展。我们建议您将此值设置为唯一实体标识符数的两倍。

必填

有效值:1 ≤ 正整数 ≤ 250,000,000

vector_dim

用于表示实体和 IP 地址的嵌入向量的大小。该值越大,使用这些表示法编码的信息越多。实际上,模型尺寸与此参数线性缩放,并限制维度的大小。此外,使用太大的矢量表示可能会导致模型过度拟合,尤其是对于小型训练数据集而言。如果模型没有学习数据中的任何模式,但有效地记住训练数据,因此,在推理过程中不能很好地概括并表现不佳,就会发生过度拟合。建议值为 128。

必填

有效值:4 ≤ 正整数 ≤ 4096

batch_metrics_publish_interval

Apache MXNet Speedometer 函数输出网络训练速度(采样数/秒)的间隔(每 X 个批次)。

可选

有效值:正整数 ≥ 1

默认值:1000

epochs

训练数据的传递次数。最佳值取决于您的数据大小和学习率。典型值范围为 5 到 100。

可选

有效值:正整数 ≥ 1

默认值:10

learning_rate

优化程序的学习率。IP 见解使用基于渐变的亚当优化器。学习率可以有效地控制每次迭代时更新模型参数的步长大小。过大的学习率可能会导致模型分歧,因为训练可能超过最低限度。另一方面,学习率太小会减慢趋同速度。典型值范围从 1e-4 到 1e-1。

可选

有效值:1e-6 ≤ 浮点值 ≤ 10.0

默认值:0.001

mini_batch_size

每个小批量中的示例数。培训过程分批处理数据。最佳值取决于数据集中唯一账户标识符的数量。一般来说,越大mini_batch_size, 训练速度越快, 可能的洗牌-负样本组合的数量也越多. 但是,有一个很大的mini_batch_size, 培训更有可能收敛到不佳的当地最低水平, 而且在推断方面表现相对较差.

可选

有效值:1 ≤ 正整数 ≤ 500000

默认值:10000

num_ip_encoder_layers

用于编码 IP 地址嵌入的完全连接的层数。层数越多,模型在 IP 地址之间捕获模式的能力就越大。但是,使用大量图层会增加过度拟合的可能性。

可选

有效值:0 ≤ 正整数 ≤ 100

默认值:1

random_negative_sampling_rate

针对每个输入示例生成的随机负采样的数量 R。训练过程依赖于负采样来防止模型的向量表示折叠到单个点。随机负采样为小批量中的每个输入账户生成 R 个随机 IP 地址。的总和random_negative_sampling_rate(R) 和shuffled_negative_sampling_rate(S) 必须在时间间隔内:1 ≤ R + S ≤ 500。

可选

有效值:0 ≤ 正整数 ≤ 500

默认值:1

shuffled_negative_sampling_rate

针对每个输入示例生成的随机负采样的数量 S。在某些情况下,它有助于使用从训练数据本身随机挑选的更真实的负采样。这种负抽样是通过在一个小批次中洗牌数据来实现的。随机排列负采样通过在小批量内随机排列 IP 地址和账户对来生成 S 负 IP 地址。的总和random_negative_sampling_rate(R) 和shuffled_negative_sampling_rate(S) 必须在时间间隔内:1 ≤ R + S ≤ 500。

可选

有效值:0 ≤ 正整数 ≤ 500

默认值:1

weight_decay

权重衰减系数。此参数添加了一个 L2 正则化因子,这是防止模型过度拟合训练数据所必需的。

可选

有效值:0.0 ≤ 浮点值 ≤ 10.0

默认值:0.00001