하이퍼파라미터 최적화1 [GCP] AI Platform으로 Hyper Parameter Tuning 하기 AI 학습을 하다보면 Learning Rate와 같이 하이퍼 파라미터 값을 설정하는 것에 따라 성능의 차이가 발생한다. 전통적 방법으로는 여러 파라미터를 대입해가며 점차 가장 효율적인 값을 찾아가게 되는데 아무래도 시간이 많이 소요되고 결과에 대한 확신도 부족하게 된다. 그래서, 생긴 기법이 HPO(Hyper Parameter Optimization)인데 GCP에서는 AI Platform 상에 컨테이너를 올려 최적의 파라미터를 찾게 된다. 1) 모델 내 Hyper Parameter 설정 모듈 작성 2) 모델의 Dockerize 3) Docker Image Build 및 Upload 4) AI플랫폼에서 등록된 모델의 위치와 Hyper Parameter 범위를 설정하여 실행하는 순서로 진행하면 된다. 1) .. 2020. 3. 28. 이전 1 다음
