Ein Unternehmen verwendet ein neuronales Netzwerk und trainiert es neu, wenn die Leistung abfällt. Der aktuelle Trainingsjob verwendet SageMaker Distributed Data Parallelism (DDP) und dauert mehrere Stunden. Welche Änderung würde die gesamte Trainingszeit reduzieren?

Die Erhöhung der Anzahl der Trainingsinstanzen bei der Verwendung von SageMaker Distributed Data Parallelism (DDP) verteilt die Arbeitslast auf mehr Rechenressourcen. Dies ermöglicht eine schnellere Verarbeitung der Daten und eine Reduzierung der gesamten Trainingszeit, da jeder Knoten einen kleineren Teil des Datensatzes verarbeitet und die Gradienten effizient aggregiert werden. Die Erhöhung der Trainingsepochen würde die Trainingszeit verlängern, da das Modell häufiger den gesamten Datensatz durchläuft. Das Erhöhen der Neuronen pro Hidden Layer oder der Anzahl der Netzwerkschichten würde die Modellkomplexität erhöhen, was die Trainingszeit pro Epoche verlängern würde, anstatt sie zu verkürzen.