あるチームは、SageMakerのハイパーパラメータチューニングジョブをMaxNumberOfTrainingJobsに基づいて停止するように設定しました。チューニングアルゴリズムが、現在の最良のジョブと比較して目的のメトリクスを1%以上改善する可能性のある設定がないと判断した場合に、チューニングを自動的に停止させたいと考えています。この動作を実現するチューニング完了基準はどれですか？

CompleteOnConvergenceは、ハイパーパラメータチューニングジョブが、現在の最良のジョブと比較して目的のメトリクスを1%以上改善する可能性のある設定がないと判断した場合に、チューニングを自動的に停止させるために使用されます。これにより、チューニングプロセスが最適化され、不要な計算リソースの消費が削減されます。 MaxRuntimeInSecondsは、ジョブが実行できる最大時間を設定しますが、メトリクスの改善に基づいて停止するわけではありません。TargetObjectiveMetricValueは、目的のメトリクスが特定の目標値に達したときにジョブを停止させますが、改善の可能性に基づいて停止するわけではありません。MaxNumberOfTrainingJobsNotImprovingは、指定された数のトレーニングジョブが改善を示さなかった場合に停止しますが、これはCompleteOnConvergenceが提供するより洗練された収束検出とは異なります。