投稿日: Oct 26, 2022
Amazon SageMaker 自動モデルチューニングでは、Grid 検索のサポートを開始し、ハイパーパラメータのチューニングの再現性が求められるユースケースに対応するようになりました。Grid 検索は指定されたハイパーパラメータ値のあらゆる組み合わせをカバーし、再現可能なチューニング結果を生成させます。
Amazon SageMaker 自動モデルチューニングを使用すると、さまざまな検索戦略を使用してデータセットに最適なハイパーパラメータ設定の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チューニングして見つけることができます。今回のリリースまでは、「ランダム」「ベイス」「ハイパーバンド」検索戦略でモデルをチューニングするオプションがありました。本日より、ハイパーパラメータの最適化のために Grid 検索を選べます。「ランダム」「ベイス」「ハイパーバンド」と比較すると、Grid 検索は指定したハイパーパラメータのあらゆる組み合わせを徹底的に調査することにより、ハイパーパラメータ検索スペースのどの領域が最も有望かを決定します。これにより、Grid 検索はハイパーパラメータチューニングの再現性が重要なユースケースに適した選択肢になります。