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Hyperparameter-Abstimmung
Hyperparameter-Abstimmungsjob
Hyperparameter-Abstimmungsjobs
Specify the hyperparameter tuning configuration for your training job
If you want to use hyperparameter tuning, you must include configuration details when you create your training job.
Wenn Sie die Hyperparameter-Abstimmung nutzen möchten, müssen Sie beim Erstellen des Trainingsjobs Konfigurationsdetails angeben.
When you configure hyperparameter tuning for your job, you set a number of trials to train.
Wenn Sie die Hyperparameter-Abstimmung für Ihren Job konfigurieren, legen Sie eine Reihe von Tests fest, die trainiert werden sollen.
When you start a job with hyperparameter tuning, you establish the name of your hyperparameter metric.
Wenn Sie einen Job mit Hyperparameter-Abstimmung starten, legen Sie den Namen Ihres Hyperparameter-Messwerts fest.
That is because hyperparameter tuning uses the results of previous trials to inform the values to assign to the hyperparameters of subsequent trials.
Grund hierfür ist, dass die Hyperparameter-Abstimmung die Ergebnisse vorheriger Versuche verwendet, um die Werte anzugeben, die den Hyperparametern in zukünftigen Versuchen zugewiesen werden sollen.
You can select many different machine types to power your training jobs, enable distributed training, use hyperparameter tuning, and accelerate with GPUs and TPUs.
Sie können viele verschiedene Maschinentypen auswählen, um Ihre Trainingsaufgaben zu meistern, verteiltes Training zu ermöglichen, die Hyperparameter-Abstimmung zu verwenden und das Training mit GPUs und TPUs zu beschleunigen.
You need a separate metric for hyperparameter tuning, to ensure that AI Platform can determine the source of the metric.
Für die Hyperparameter-Abstimmung benötigen Sie einen separaten Messwert, damit AI Platform die Quelle des Messwerts ermitteln kann.
This page shows you how to use AI Platform hyperparameter tuning when training your model.
Auf dieser Seite erfahren Sie, wie Sie beim Trainieren Ihres Modells die Hyperparameter-Abstimmung von AI Platform einsetzen.
The TrainingOutput object in the response's Job resource has the following values set during a training job with hyperparameter tuning
Im Objekt TrainingOutput in der Jobressource der Antwort sind die folgenden Werte während eines Trainingsjobs mit Hyperparameter-Abstimmung festgelegt
Lab Intro: Improve model accuracy by Hyperparameter Tuning with Cloud AI Platform23s
Lab-Einführung: Verbesserung der Modellgenauigkeit durch Hyperparameter-Abstimmung mit Cloud MLE23s
Particular attention must be paid to hyperparameter tuning when training the model.
Besondere Beachtung muss beim Trainieren des Modells dem Hyperparametertuning gewidmet werden.
Many machine learning methods need hyperparameter tuning to achieve useful results.
Viele Machine Learning Methoden müssen mit Hyperparametern konfiguriert werden um brauchbare Ergebnisse zu erzielen.
You can continue a completed hyperparameter tuning job, to start from a state that is partially optimized.
Sie können einen abgeschlossenen Hyperparameter-Abstimmungsjob fortsetzen, um von einem teilweise optimierten Zustand aus zu starten.
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