Ein Team hat seinen SageMaker-Hyperparameter-Tuning-Job so eingestellt, dass er basierend auf MaxNumberOfTrainingJobs stoppt. Sie möchten, dass das Tuning automatisch anhält, wenn der Tuning-Algorithmus feststellt, dass keine Konfiguration die Zielmetrik um mehr als 1 % gegenüber dem aktuell besten Job verbessern wird. Welches Kriterium für den Abschluss des Tunings erreicht dieses Verhalten?

CompleteOnConvergence ist die korrekte Option, da es SageMaker anweist, das Tuning zu beenden, wenn der Algorithmus feststellt, dass keine Konfiguration die Zielmetrik um einen signifikanten Betrag (standardmäßig 1 %) gegenüber dem besten bisherigen Job verbessern wird. Dies spart Rechenressourcen, indem unnötige Trainingsläufe vermieden werden. MaxRuntimeInSeconds stoppt das Tuning nach einer bestimmten Zeit, unabhängig von der Konvergenz. TargetObjectiveMetricValue stoppt das Tuning, sobald ein bestimmter Zielwert für die Metrik erreicht ist, nicht wenn keine weitere Verbesserung erwartet wird. MaxNumberOfTrainingJobsNotImproving ist keine gültige SageMaker-Option; die Anzahl der nicht-verbessernden Jobs ist kein direkt konfigurierbares Abbruchkriterium in dieser Form.