对象检测 – TensorFlow 超参数 - Amazon SageMaker
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对象检测 – TensorFlow 超参数

超参数是在机器学习模型开始学习之前设置的参数。Amazon SageMaker 内置的对象检测 – TensorFlow 算法支持以下超参数。有关超参数调整的信息，请参阅调整对象检测 – TensorFlow 模型。

参数名称 描述
batch_size

训练的批次大小。

有效值：正整数。

默认值：3。
beta_1

"adam" 优化器的 beta1。表示一阶矩估计的指数衰减率。对其他优化程序则忽略。

有效值：浮点型，范围：[0.0，1.0]。

默认值：0.9。
beta_2

"adam" 优化器的 beta2。表示二阶矩估计的指数衰减率。对其他优化程序则忽略。

有效值：浮点型，范围：[0.0，1.0]。

默认值：0.999。
early_stopping

设置为 "True" 可在训练期间使用提前停止逻辑。设置为 "False" 则不使用提前停止。

有效值：字符串，以下任意值：（"True" 或 "False"）。

默认值："False"。
early_stopping_min_delta 认定为有所改进的所需的最小变化。小于值 early_stopping_min_delta 的绝对变化不会认定为改进。仅在 early_stopping 设置为 "True" 时使用。

有效值：浮点型，范围：[0.0，1.0]。

默认值：0.0。
early_stopping_patience

继续训练而没有改善的纪元数。仅在 early_stopping 设置为 "True" 时使用。

有效值：正整数。

默认值：5。
epochs

训练纪元数。

有效值：正整数。

默认值：对于较小的模型为 5，对于较大的模型为 1。
epsilon

"adam"、"rmsprop"、"adadelta"、"adagrad" 优化器的 ε。通常设置为较小的值，以避免被 0 除。对其他优化程序则忽略。

有效值：浮点型，范围：[0.0，1.0]。

默认值：1e-7。
initial_accumulator_value

累加器的起始值，对于 "adagrad" 优化器，为每个参数的动量值。对其他优化程序则忽略。

有效值：浮点型，范围：[0.0，1.0]。

默认值：0.1。
learning_rate 优化器的学习率。

有效值：浮点型，范围：[0.0，1.0]。

默认值：0.001。
momentum

"sgd" 和 "nesterov" 优化器的动量。对其他优化程序则忽略。

有效值：浮点型，范围：[0.0，1.0]。

默认值：0.9。
optimizer

优化程序类型。有关更多信息，请参阅 TensorFlow 文档中的优化器。

有效值：字符串，以下任意值：（"adam"、"sgd"、"nesterov"、"rmsprop"、 "adagrad"、"adadelta"）。

默认值："adam"。
reinitialize_top_layer

如果设置为 "Auto"，则在微调期间将重新初始化顶层分类层参数。对于增量训练，除非设置为 "True"，否则不会重新初始化顶层分类层参数。

有效值：字符串，以下任意值：（"Auto"、"True" 或 "False"）。

默认值："Auto"。
rho

"adadelta" 和 "rmsprop" 优化器的梯度的折扣系数。对其他优化程序则忽略。

有效值：浮点型，范围：[0.0，1.0]。

默认值：0.95。
train_only_on_top_layer

如果为 "True"，则仅对顶层分类层参数进行微调。如果为 "False"，则对所有模型参数进行微调。

有效值：字符串，以下任意值：（"True" 或 "False"）。

默认值："False"。