Veröffentlicht am: Dec 20, 2022
Die automatische Modelloptimierung von Amazon SageMaker bietet Ihnen jetzt die Möglichkeit, den Seed so festzulegen, dass zufällige Hyperparameter generiert werden, um reproduzierbarere Optimierungsergebnisse zu erzielen. Dies ermöglicht Anwendungsfälle, in denen Sie in der Lage sein müssen, die Ergebnisse Ihrer Optimierungsaufgaben zu reproduzieren, z. B. aus Compliance-Gründen oder aufgrund gesetzlicher Vorschriften.
Die automatische Modelloptimierung von Amazon SageMaker ermöglicht Ihnen, die genaueste Version Ihres Machine-Learning-Modells zu finden, indem der optimale Satz von Hyperparameterkonfigurationen ermittelt wird. Bisher konnte die mehrfache Ausführung derselben Optimierungsaufgabe aufgrund der stochastischen Charakteristik der Suchstrategien zu unterschiedlichen empfohlenen Hyperparameterkonfigurationen führen. Das bedeutete, dass Sie Ihre vorherigen Optimierungsergebnisse nicht immer reproduzieren konnten, selbst wenn Sie einen Optimierungsaufgaben für denselben Algorithmus, Datensatz und mit denselben Konfigurationen ausführen würden.
Ab heute können Sie eine Ganzzahl als zufälligen Seed für die Hyperparameteroptimierung angeben, um Hyperparameter zu generieren. Wenn Sie dieselbe Optimierungsaufgabe erneut ausführen, können Sie denselben Seed verwenden, um Hyperparameterkonfigurationen zu erstellen, die Ihren vorherigen Ergebnissen besser entsprechen. Bei den Random- und Hyperband-Strategien können Sie durch die Verwendung desselben zufälligen Seeds eine Reproduzierbarkeit der vorherigen Hyperparameterkonfiguration für dieselbe Optimierungsaufgabe von bis zu 100 % erzielen. Bei der bayes‘schen Strategie wird die Reproduzierbarkeit für dieselbe Optimierungsaufgabe durch die Verwendung desselben zufälligen Seeds erheblich verbessert.
Die Möglichkeit, einen zufälligen Seed anzugeben, ist jetzt für die automatische Modelloptimierung von Amazon SageMaker in allen kommerziellen AWS-Regionen verfügbar. Weitere Informationen finden Sie in der technischen Dokumentation oder auf derWebseite zur automatischen Modelloptimierung von SageMaker.