发布于: Sep 16, 2022
Amazon SageMaker 自动模型调优允许您通过搜索最佳超参数配置集来找到最准确的机器学习模型版本。SageMaker 自动模型调优现在支持 Hyperband，这是一种新的搜索策略，对于解决计算机视觉问题的深度神经网络等大型模型，找到最优超参数集的速度比贝叶斯搜索快 3 倍。
在此功能发布前，调优模型的方式包括随机搜索和贝叶斯搜索，其中作为调优的一部分启动的每个训练作业会一直运行，直至全部完成为止。Hyperband 是一个全新的多保真度调优策略，根据训练作业的中间和最终结果来动态地将资源重新分配给有前景的超参数配置，并自动停止表现不佳的训练作业。在优化发布不同资源级别结果的迭代算法时，例如针对多个纪元训练神经网络或针对多轮迭代训练梯度提升决策树，Hyperband 找到最佳超参数配置的速度比随机和贝叶斯搜索快 3倍。