model/mpl_pequeno_torch/hyperparameters.json

{
  "setting": {
    "name": {
      "text": "Nome do modelo",
      "value": "mpl_pequeno_torch",
      "Help": "Identificação do modelo PyTorch tabular. Pode ser usado para salvar checkpoints ou registros.",
      "default": "mpl_pequeno_torch",
      "type": "string",
      "required": true
    },
    "architecture": {
      "text": "Arquitetura do modelo",
      "value": "MLP tabular",
      "Help": "Arquitetura da rede neural para dados tabulares usando PyTorch.",
      "default": "MLP tabular",
      "type": "string",
      "required": true
    },
    "tipo": {
      "text": "Tipo do modelo",
      "value": "classification",
      "Help": "Define o tipo de tarefa do modelo.",
      "default": "classification",
      "type": "string",
      "required": true
    },
      "learning_type": {
      "text": "Tipo de aprendizado",
      "value": "deep_learning",
      "Help": "Indica se o modelo é de machine learning clássico ou deep learning.",
      "default": "deep_learning",
      "type": "string",
      "required": true
    }
  },
  "train": {
    "batch_size": {
      "text": "Tamanho do batch",
      "Help": "Tamanho do batch usado durante o treinamento.",
      "default": 32,
      "range": {
        "min": 1,
        "max": null
      },
      "type": "integer",
      "required": true
    },
    "epochs": {
      "text": "Número de épocas",
      "Help": "Quantidade de épocas de treinamento.",
      "default": 10,
      "range": {
        "min": 1,
        "max": 1000
      },
      "type": "integer",
      "required": true
    },
    "learning_rate": {
      "text": "Taxa de aprendizado",
      "Help": "Taxa usada pelo otimizador.",
      "default": 0.001,
      "range": {
        "min": 0.000001,
        "max": 1.0
      },
      "type": "float",
      "required": true
    },
    "weight_decay": {
      "text": "Decaimento de peso",
      "Help": "Regularização L2 usada pelo otimizador.",
      "default": 0.0001,
      "range": {
        "min": 0.0,
        "max": 0.1
      },
      "type": "float",
      "required": false
    },
    "optimizer": {
      "text": "Otimizador",
      "Help": "Otimizador usado no treinamento.",
      "default": "adam",
      "type": "string",
      "required": true
    },
    "hidden_dims": {
      "text": "Dimensões ocultas",
      "Help": "Lista de camadas ocultas do MLP.",
      "default": [32, 16],
      "type": "list",
      "required": false
    },
    "dropout": {
      "text": "Dropout",
      "Help": "Taxa de dropout aplicada entre camadas.",
      "default": 0.0,
      "range": {
        "min": 0.0,
        "max": 1.0
      },
      "type": "float",
      "required": false
    }
  },
  "test": {
    "batch_size": {
      "text": "Tamanho do batch",
      "Help": "Tamanho do batch usado na avaliação.",
      "default": 64,
      "range": {
        "min": 1,
        "max": null
      },
      "type": "integer",
      "required": true
    }
  },
  "predict": {
    "batch_size": {
      "text": "Tamanho do batch",
      "Help": "Tamanho do batch usado na predição.",
      "default": 64,
      "range": {
        "min": 1,
        "max": null
      },
      "type": "integer",
      "required": true
    }
  }
}