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# Ottimizza un modello BlazingText
<a name="blazingtext-tuning"></a>

L'*ottimizzazione automatica dei modelli*, nota anche come ottimizzazione degli iperparametri, trova la versione migliore di un modello eseguendo molti processi che testano un intervallo di iperparametri sul set di dati. Scegli gli iperparametri ottimizzabili, un intervallo di valori per ciascuno di essi e un parametro obiettivo. Puoi scegliere il parametro obiettivo tra i parametri calcolati dall'algoritmo. L'ottimizzazione automatica del modello ricerca gli iperparametri scelti per trovare la combinazione di valori che restituisce il modello che ottimizza il parametro obiettivo.

Per ulteriori informazioni sull'ottimizzazione del modello, consulta [Ottimizzazione automatica dei modelli con AI SageMaker](automatic-model-tuning.md).

## Metriche calcolate dall'algoritmo BlazingText
<a name="blazingtext-metrics"></a>

L'algoritmo BlazingText Word2Vec (`skipgram``cbow`, e le `batch_skipgram` modalità) riporta su una singola metrica durante l'allenamento:. `train:mean_rho` Questo parametro viene calcolato sui [set di dati di similarità per parola WS-353](https://aclweb.org/aclwiki/WordSimilarity-353_Test_Collection_(State_of_the_art)). Quando si ottimizzano i valori degli iperparametri per l'algoritmo Word2Vec, utilizza questo parametro come obiettivo.

L'algoritmo di classificazione del BlazingText testo (`supervised`modalità), riporta anche su una singola metrica durante l'allenamento: il. `validation:accuracy` Quando si ottimizzano i valori degli iperparametri per l'algoritmo di classificazione del testo, utilizza questi parametri come obiettivo.


| Nome parametro | Description | Direzione dell'ottimizzazione | 
| --- | --- | --- | 
| train:mean\$1rho |  L'elemento media\$1rho (il coefficiente di correlazione per la classifica di Spearman) sui [set di dati di similarità per parola WS-353](http://alfonseca.org/pubs/ws353simrel.tar.gz)  |  Massimizza  | 
| validation:accuracy |  L'accuratezza della classificazione sul set di dati di convalida specificato dall'utente  |  Massimizza  | 

## Iperparametri regolabili BlazingText
<a name="blazingtext-tunable-hyperparameters"></a>

### Iperparametri ottimizzabili per l'algoritmo Word2Vec
<a name="blazingtext-tunable-hyperparameters-word2vec"></a>

Ottimizza un modello Amazon SageMaker AI BlazingText Word2Vec con i seguenti iperparametri. Gli iperparametri che hanno il maggiore impatto sui parametri obiettivo Word2Vec sono: `mode`, ` learning_rate`, `window_size`, `vector_dim` e `negative_samples`.


| Nome parametro | Tipo parametro | Intervalli o valori consigliati | 
| --- | --- | --- | 
| batch\$1size |  `IntegerParameterRange`  |  [8-32]  | 
| epochs |  `IntegerParameterRange`  |  [5-15]  | 
| learning\$1rate |  `ContinuousParameterRange`  |  MinValue: 0,005,: 0,01 MaxValue  | 
| min\$1count |  `IntegerParameterRange`  |  [0-100]  | 
| mode |  `CategoricalParameterRange`  |  [`'batch_skipgram'`, `'skipgram'`, `'cbow'`]  | 
| negative\$1samples |  `IntegerParameterRange`  |  [5-25]  | 
| sampling\$1threshold |  `ContinuousParameterRange`  |  MinValue: 0,001, 0,001 MaxValue  | 
| vector\$1dim |  `IntegerParameterRange`  |  [32-300]  | 
| window\$1size |  `IntegerParameterRange`  |  [1-10]  | 

### Iperparametri ottimizzabili per l'algoritmo di classificazione del testo
<a name="blazingtext-tunable-hyperparameters-text_class"></a>

Ottimizza un modello di classificazione BlazingText del testo Amazon SageMaker AI con i seguenti iperparametri.


| Nome parametro | Tipo parametro | Intervalli o valori consigliati | 
| --- | --- | --- | 
| buckets |  `IntegerParameterRange`  |  [1000000-10000000]  | 
| epochs |  `IntegerParameterRange`  |  [5-15]  | 
| learning\$1rate |  `ContinuousParameterRange`  |  MinValue: 0,005, MaxValue: 0,01  | 
| min\$1count |  `IntegerParameterRange`  |  [0-100]  | 
| vector\$1dim |  `IntegerParameterRange`  |  [32-300]  | 
| word\$1ngrams |  `IntegerParameterRange`  |  [1-3]  |