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# 调整 DeepAR 模型
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*自动模型优化*（也称作超参数优化）通过运行很多在数据集上测试一系列超参数的作业来查找模型的最佳版本。您可以选择可优化超参数、每个超参数的值范围和一个目标指标。您可以从算法计算的指标中选择目标指标。自动模型优化将搜索所选超参数以找到导致优化目标指标的模型的值组合。

有关模型优化的更多信息，请参阅[使用 SageMaker AI 自动调整模型](automatic-model-tuning.md)。

## DeepAR 算法计算的指标
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DeepAR 算法报告在训练期间计算的三个指标。在调整模型时，请选择这些指标之一作为目标指标。对于目标，请使用所提供测试通道上的预测准确性（推荐）或训练损失。有关 Deepar 算法的 training/test 拆分建议，请参阅。[使用 DeepAR 算法的最佳实践](deepar.md#deepar_best_practices)


| 指标名称 | 说明 | 优化方向 | 
| --- | --- | --- | 
| test:RMSE |  在测试集上计算的预测与实际目标之间的均方根误差。  |  最小化  | 
| test:mean\$1wQuantileLoss |  在测试集上计算出的平均总体分位数损失。要控制使用什么分位数，请设置 `test_quantiles` 超参数。  |  最小化  | 
| train:final\$1loss |  训练负对数似然损失，对模型在上一个训练纪元取平均值。  |  最小化  | 

## DeepAR 算法的可调整超参数。
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使用以下超参数调整 DeepAR 模型。对 DeepAR 目标指标产生最大影响的超参数（从影响最大到最小的顺序列出）包括：`epochs`、`context_length`、`mini_batch_size`、`learning_rate` 和 `num_cells`。


| 参数名称 | 参数类型 | 建议的范围 | 
| --- | --- | --- | 
| epochs |  `IntegerParameterRanges`  |  MinValue: 1, MaxValue: 1000  | 
| context\$1length |  `IntegerParameterRanges`  |  MinValue: 1, MaxValue: 200  | 
| mini\$1batch\$1size |  `IntegerParameterRanges`  |  MinValue: 32， MaxValue: 1028  | 
| learning\$1rate |  `ContinuousParameterRange`  |  MinValue: 1e-5， MaxValue: 1e-1  | 
| num\$1cells |  `IntegerParameterRanges`  |  MinValue: 30， MaxValue: 200  | 
| num\$1layers |  `IntegerParameterRanges`  |  MinValue: 1, MaxValue: 8  | 
| dropout\$1rate |  `ContinuousParameterRange`  |  MinValue: 0.00， MaxValue: 0.2  | 
| embedding\$1dimension |  `IntegerParameterRanges`  |  MinValue: 1, MaxValue: 50  |