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Réglage d'un modèle BlazingText

Le réglage de modèle automatique, ou réglage d'hyperparamètre, détecte la meilleure version d'un modèle en exécutant plusieurs tâches qui testent une plage d'hyperparamètres sur votre jeu de données. Vous choisissez les hyperparamètres réglables, une plage de valeurs pour chacun d'eux et une métrique d'objectif. Vous choisissez la métrique d'objectif parmi les métriques que calcule l'algorithme. Le réglage de modèle automatique recherche parmi les hyperparamètres choisis la combinaison de valeurs qui produira un modèle permettant d'optimiser la métrique d'objectif.

Pour plus d'informations sur le réglage de modèle, consultez Réglage automatique du modèle grâce à l' SageMaker IA.

Métriques calculées par l'algorithme BlazingText

L'algorithme Word2vec BlazingText (modes skipgram, cbow et batch_skipgram) porte sur une seule métrique durant l'entraînement : train:mean_rho. Cette métrique est calculée sur les ensembles de données de similarité lexicale de WS-353. Utilisez cette métrique comme objectif lors du réglage des valeurs d'hyperparamètres pour l'algorithme Word2vec.

L'algorithme de classification textuelle BlazingText (mode supervised) porte également sur une seule métrique durant l'entraînement : la métrique validation:accuracy. Utilisez ces métriques comme objectif lors du réglage des valeurs d'hyperparamètres pour l'algorithme de classification textuelle.

Hyperparamètres BlazingText réglables

Hyperparamètres réglables pour l'algorithme Word2vec

Réglez un modèle Word2Vec BlazingText Amazon SageMaker AI à l’aide des hyperparamètres suivants. Les hyperparamètres ayant le plus grand impact sur les métriques d'objectif Word2vec sont les suivants : mode, learning_rate, window_size, vector_dim et negative_samples.

Hyperparamètres réglables pour l'algorithme de classification textuelle

Réglez un modèle de classification textuelle BlazingText Amazon SageMaker AI à l’aide des hyperparamètres suivants.