As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

# Ajustar uma classificação de texto - TensorFlow modelo
<a name="text-classification-tensorflow-tuning"></a>

O *ajuste automático de modelos*, também conhecido como ajuste de hiperparâmetros, localiza a melhor versão de um modelo executando vários trabalhos que testam uma série de hiperparâmetros no seu conjunto de dados. Você escolhe os hiperparâmetros ajustáveis, um intervalo de valores para cada um e uma métrica objetiva. Você escolhe a métrica objetiva entre as métricas que o algoritmo calcula. O ajuste de modelo automático pesquisa os hiperparâmetros escolhidos para encontrar a combinação de valores que resultam no modelo que otimiza a métrica objetiva.

Para mais informações sobre o ajuste de modelos, consulte [Ajuste automático do modelo com SageMaker IA](automatic-model-tuning.md).

## Métricas calculadas pelo algoritmo de Classificação de Texto TensorFlow
<a name="text-classification-tensorflow-metrics"></a>

Consulte a tabela a seguir para descobrir quais métricas são calculadas pelo TensorFlow algoritmo de Classificação de Texto.


| Nome da métrica | Description | Direção de otimização | Padrão Regex | 
| --- | --- | --- | --- | 
| validation:accuracy | A proporção do número de predições corretas para o número total de predições feitas. | Maximizar | `val_accuracy=([0-9\\.]+)` | 

## Classificação de texto ajustável - hiperparâmetros TensorFlow
<a name="text-classification-tensorflow-tunable-hyperparameters"></a>

Ajuste um modelo de classificação de texto com os seguintes hiperparâmetros: Os hiperparâmetros que têm o maior impacto nas métricas objetivas de classificação de texto são: `batch_size`, `learning_rate` e `optimizer`. Os hiperparâmetros ajustáveis relacionados ao otimizador como `momentum`, `regularizers_l2`, `beta_1`, `beta_2` e `eps` com base no `optimizer` selecionado. Por exemplo, use `beta_1` e `beta_2` somente quando `adamw` ou `adam` for o `optimizer`.

Para obter mais informações sobre quais hiperparâmetros são usados para cada `optimizer`, consulte [Classificação de texto - TensorFlow Hiperparâmetros](text-classification-tensorflow-Hyperparameter.md).


| Nome do parâmetro | Tipo de parâmetro | Intervalos recomendados | 
| --- | --- | --- | 
| batch\_size | IntegerParameterRanges | MinValue: 4, MaxValue 128 | 
| beta\_1 | ContinuousParameterRanges | MinValue: 1e-6, 0,99 MaxValue | 
| beta\_2 | ContinuousParameterRanges | MinValue: 1e-6, 0,99 MaxValue | 
| eps | ContinuousParameterRanges | MinValue: 1e-8, MaxValue: 1,0 | 
| learning\_rate | ContinuousParameterRanges | MinValue: 1e-6, 0,5 MaxValue | 
| momentum | ContinuousParameterRanges | MinValue: 0,0, MaxValue 0,99 | 
| optimizer | CategoricalParameterRanges | ['adamw', 'adam', 'sgd', 'rmsprop', 'nesterov', 'adagrad', 'adadelta'] | 
| regularizers\_l2 | ContinuousParameterRanges | MinValue: 0,0, MaxValue 0,99 | 
| train\_only\_on\_top\_layer | CategoricalParameterRanges | ['True', 'False'] |