投稿日: Dec 28, 2022
Amazon SageMaker 自動モデルチューニングは、1 回のチューニングジョブに対して検索可能なカテゴリハイパーパラメータ値の上限数を 30 倍に引き上げました。
SageMaker 自動モデルチューニングを使用すると、ハイパーパラメータ構成の最適なセットを検索することで、機械学習モデルの最も正確なバージョンを見つけられます。本日より、チューニングジョブの実行時に設定できるカテゴリ値の上限が 900 になります。これは、合計で 30 までに制限されていた以前の 30 倍です。1 回のチューニングジョブで使用できるカテゴリ値を増やすことができるため、より多くのハイパーパラメータの組み合わせを検討でき、実際の経過時間、予測パフォーマンス、全体的なコストの間でのトレードオフを最適化するのに役立ちます。
より多くの組み合わせを試すと、高品質のハイパーパラメータ構成を見つけられる可能性が高くなり、モデルの品質を向上させられるようになります。このようにカテゴリハイパーパラメータの数が多いと、Neural Architecture Search などのユースケースで SageMaker 自動モデルチューニングを使用できます。通常、Neural Architecture Search ではより多くのカテゴリハイパーパラメータをチューニングする必要があります。
SageMaker 自動モデルチューニングの上限の引き上げが、すべての商用 AWS リージョンで利用可能になり、すべてのチューニングジョブに適用できるようになりました。新しい制限については、リソース制限のページ、ハイパーパラメータ範囲の定義のページ、ウォームスタートチューニングジョブのページを参照してください。AWS SDK または Sagemaker SDK を使用して、AWS コンソールでより上限の高い SageMaker 自動モデルチューニングジョブを起動できます。詳細については、SageMaker 自動モデルチューニングのウェブページを参照してください。