機械学習
モデルジェネレータートレーニング開始(数値)<ベータ版>
概要
このブロックは、モデルジェネレーター(数値分類・数値回帰)のトレーニングを開始します。
error_outline このブロックはベータ版です。正式版のリリース後は、本ブロックの利用はできなくなる可能性があります。その場合は、正式版のブロックをご利用ください。
ベータ版での提供となるため、一部の機能が正常に動作しない可能性があります。機能改善や不具合などのフィードバックは、MAGELLAN BLOCKS のお問い合わせ機能より情報提供をお願いします。フィードバックの内容は MAGELLAN BLOCKS の品質向上のために利用いたします。
プロパティ
プロパティ名 | 説明 |
---|---|
ブロック名 |
ブロックの名前を指定します。ブロックに表示されます。 |
モデル |
トレーニング対象のモデルを選択します。 |
トレーニング名 |
トレーニングにつける名前を指定します。 |
訓練データ URL |
訓練データ CSV ファイルへの GCS URL を指定します。 info_outline[検証データ URL]プロパティを指定しない場合は、訓練データを 8:2 に分割し、2 割のデータを検証データとして使用します(8 割は訓練データ)。 |
検証データ URL |
検証データ CSV ファイルへの GCS URL を指定します。 |
トレーニングの経過制限時間(分) |
モデルジェネレーターのトレーニングでは、最良のトレーニング結果を導き出すために、試行を繰り返します。 トレーニングの経過制限時間は、1 回の試行にかける最大の時間を指定します。 1 回の試行に時間制限をかけない場合は、 info_outline 試行の途中でトレーニング結果(正確率や誤差)が悪化する(トレーニングの過剰状態になる)と、[トレーニングの経過制限時間]を待たずに試行を止めます。 |
トレーニングの最大試行回数 |
トレーニングの試行回数は、試行の回数を info_outline「トレーニングの経過制限時間 × トレーニングの最大試行回数」が、トレーニングにかかるおおよその時間です。実際には、付加的・間接的な処理による時間もあるため、もう少し時間がかかる可能性もあります。 |
マシンタイプ |
トレーニングに使用するマシンの種類を選択します。
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トレーニング正常終了後自動的に適用 |
トレーニングが正常終了したときに、適用をどうするかを以下から選択します。
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ブロックメモ |
ブロックに対するコメントを指定します。 |
Skip header lines |
トレーニングで使用する CSV ファイル中のヘッダー行を無視する機能です。CSV ファイル中にヘッダー行がある場合は、ヘッダー行の行数を指定します。ヘッダーがない場合は |
Ignore error lines |
無視するエラー行数を指定します。 |
Epochs |
エポック数(訓練データを何回繰り返して学習するか)を指定します。 |
Batch size |
バッチサイズ(1 回の学習に使用する訓練データの件数)を指定します。 |
Patience epocs |
早期打ち切り(Early Stopping)のエポック数を指定します。 |
Save checkpoints epochs | チェックポイント(学習時の各種パラメータの保存)のタイミングとなるエポック数を指定します。 |
Hyper Parameter layers minimum value [Experimental] |
ハイパーパラメーターのレイヤー数の最小値を指定します。 info_outline 試験的に導入しているプロパティです。 |
Hyper Parameter layers maximum value [Experimental] |
ハイパーパラメーターのレイヤー数の最大値を指定します。 info_outline 試験的に導入しているプロパティです。 |
Hyper Parameter units minimum value [Experimental] |
ハイパーパラメーターのユニット数の最小値を指定します。 info_outline 試験的に導入しているプロパティです。 |
Hyper Parameter units maximum value [Experimental] |
ハイパーパラメーターのユニット数の最大値を指定します。 info_outline 試験的に導入しているプロパティです。 |