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# BlazingText モデルを調整する
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*自動モデル調整*は、ハイパーパラメータ調整とも呼ばれ、データセットのさまざまなハイパーパラメータをテストする多数のジョブを実行して、モデルの最適なバージョンを見つけます。調整可能なハイパーパラメータ、それぞれの値の範囲、および目標メトリクスを選択します。アルゴリズムが計算するメトリクスから目標メトリクスを選択します。自動モデル調整は、選択されたハイパーパラメータを検索して、目標メトリクスを最適化するモデルになる値の組み合わせを見つけます。

モデル調整の詳細については、「[SageMaker AI の自動モデルチューニング](automatic-model-tuning.md)」を参照してください。

## BlazingText アルゴリズムによって計算されるメトリクス
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BlazingText Word2Vec アルゴリズム (`skipgram`、`cbow`、および `batch_skipgram` モード) は、トレーニング中に単一のメトリクス (`train:mean_rho`) についてレポートします。このメトリクスは、[WS-353 単語類似度データセット](https://aclweb.org/aclwiki/WordSimilarity-353_Test_Collection_(State_of_the_art))について計算されます。Word2Vec アルゴリズムのハイパーパラメータ値を調整するときには、このメトリクスを目標として使用してください。

BlazingText テキスト分類アルゴリズム (`supervised` モード) は、トレーニング中に単一のメトリクス (`validation:accuracy`) についてもレポートします。テキスト分類アルゴリズムのハイパーパラメータ値を調整するときには、これらのメトリクスを目標として使用してください。


| メトリクス名 | 説明 | 最適化の方向 | 
| --- | --- | --- | 
| train:mean\$1rho |  [WS‐353 単語類似度データセット](http://alfonseca.org/pubs/ws353simrel.tar.gz)の平均 rho (スピアマンの順位相関係数)  |  最大化  | 
| validation:accuracy |  ユーザー指定の検証データセットの分類精度  |  最大化  | 

## 調整可能な BlazingText ハイパーパラメータ
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### Word2Vec アルゴリズムの調整可能なハイパーパラメータ
<a name="blazingtext-tunable-hyperparameters-word2vec"></a>

次のハイパーパラメータを使用して Amazon SageMaker AI BlazingText Word2Vec モデルを調整します。Word2Vec の目標メトリクスに最も大きな影響を与えるハイパーパラメータは、`mode`、` learning_rate`、`window_size`、`vector_dim`、`negative_samples` です。


| パラメータ名 | パラメータタイプ | 推奨範囲または値 | 
| --- | --- | --- | 
| batch\$1size |  `IntegerParameterRange`  |  [8-32]  | 
| epochs |  `IntegerParameterRange`  |  [5-15]  | 
| learning\$1rate |  `ContinuousParameterRange`  |  MinValue: 0.005、MaxValue: 0.01  | 
| min\$1count |  `IntegerParameterRange`  |  [0～100]  | 
| mode |  `CategoricalParameterRange`  |  [`'batch_skipgram'`, `'skipgram'`, `'cbow'`]  | 
| negative\$1samples |  `IntegerParameterRange`  |  [5-25]  | 
| sampling\$1threshold |  `ContinuousParameterRange`  |  MinValue: 0.0001、MaxValue: 0.001  | 
| vector\$1dim |  `IntegerParameterRange`  |  [32-300]  | 
| window\$1size |  `IntegerParameterRange`  |  [1-10]  | 

### テキスト分類アルゴリズムの調整可能なハイパーパラメータ
<a name="blazingtext-tunable-hyperparameters-text_class"></a>

次のハイパーパラメータを使用して Amazon SageMaker AI BlazingText テキスト分類モデルを調整します。


| パラメータ名 | パラメータタイプ | 推奨範囲または値 | 
| --- | --- | --- | 
| 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]  |