投稿日: Dec 13, 2018
Amazon SageMaker 自動モデルチューニングがトレーニングジョブの早期自動停止をサポート早期自動停止機能を使用した場合、トレーニングジョブは、モデルの精度を改善できる可能性がないことが明らかになるとハイパーパラメーターのチューニング中に自動停止します。早期自動停止機能を使うと、ハイパーパラメーターのチューニングコストを削減できます。
ハイパーパラメーターのチューニング中に行える設定の数は、ハイパーパラメーターの指数関数になります。変数の数が多いと、新しいトレーニングジョブが生成したモデルの精度は、以前に達成された精度よりも低くなる可能性があります。そのようなケースが明らかになった場合は、そのトレーニングジョブを停止し別のジョブを試しましょう。今回発表された新しい機能により、Amazon SageMaker は進行中のトレーニングジョブを以前のトレーニングジョブと定期的に比較し、停止すべきか判断できるようになります。チューニングの予算を越えていない限り新しいジョブが自動的に作成され、ハイパーパラメーターの異なる組み合わせの評価を行います。
トレーニングジョブの早期自動停止機能は、現在 Amazon SageMaker を利用できるすべての AWS リージョンでご利用いただけます。機能の詳細については、こちらのドキュメントをご覧ください。