24、机器学习模型优化与特征管理全解析

机器学习模型优化与特征管理全解析

在机器学习模型的训练过程中，有许多关键技术可以帮助我们提升模型性能、优化训练流程以及更好地管理特征。本文将详细介绍自动模型调优、SageMaker Debugger以及SageMaker Feature Store的相关内容。

自动模型调优优化超参数

在训练神经网络时，除了调整学习率和批量大小，还有许多其他超参数可以进行优化，例如卷积滤波器的数量、丢弃率等。以下是使用自动模型调优进行架构搜索的具体步骤：
1. 修改训练脚本 ：为网络参数添加命令行参数，这些参数将被模型中的Keras层使用。

import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument(
    '--filters1', type=int, default=64)
parser.add_argument(
    '--filters2', type=int, default=64)
parser.add_argument(
    '--dropout-conv', type=float, default=0.2)
parser.add_argument(
    '--dropout-fc', type=float, default=0.2)

2. 定义超参数及其范围 ：在笔记本中定义超参数及其范围，对于学习率和批量大小，使用以先前调优作业发现的最优值为中心的窄范围。