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# Clasificación de texto: TensorFlow hiperparámetros
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Los hiperparámetros son parámetros que se establecen antes de que un modelo de machine learning comience a aprender. Los siguientes hiperparámetros son compatibles con el TensorFlow algoritmo integrado de detección de objetos de Amazon SageMaker AI. Para obtener más información sobre el ajuste de hiperparámetros, consulte [Ajuste un modelo de clasificación de texto TensorFlow](text-classification-tensorflow-tuning.md). 


| Nombre del parámetro | Description (Descripción) | 
| --- | --- | 
| batch\$1size |  El tamaño del lote para la capacitación. Para el entrenamiento en instancias con múltiples GPUs, este tamaño de lote se usa en todas las GPUs.  Valores válidos: número entero positivo. Valor predeterminado: `32`.  | 
| beta\$11 |  El beta1 para los optimizadores `"adam"` y `"adamw"`. Representa la tasa de degradación exponencial para las estimaciones del primer momento. No se tiene en cuenta para otros optimizadores. Valores válidos: flotante, con el rango [`0.0`, `1.0`]. Valor predeterminado: `0.9`.  | 
| beta\$12 |  El beta2 para los optimizadores `"adam"` y `"adamw"`. Representa la tasa de degradación exponencial para las estimaciones del segundo momento. No se tiene en cuenta para otros optimizadores. Valores válidos: flotante, con el rango [`0.0`, `1.0`]. Valor predeterminado: `0.999`.  | 
| dropout\$1rate | La tasa de eliminación en la capa de eliminación, dentro de la capa de clasificación superior. Solo se usa cuando `reinitialize_top_layer` está establecido en `"True"`. Valores válidos: flotante, con el rango [`0.0`, `1.0`]. Valor predeterminado: `0.2` | 
| early\$1stopping |  Se establece en `"True"` a fin de usar una lógica de detención temprana durante el entrenamiento. Si es `"False"`, no se utiliza la interrupción temprana. Valores válidos: cadena (`"True"` o `"False"`). Valor predeterminado: `"False"`.  | 
| early\$1stopping\$1min\$1delta | El cambio mínimo necesario para considerarse una mejora. Un cambio absoluto inferior al valor de early\$1stopping\$1min\$1delta no se considera mejora. Solo se usa cuando early\$1stopping está establecido en "True".Valores válidos: flotante, con el rango [`0.0`, `1.0`].Valor predeterminado: `0.0`. | 
| early\$1stopping\$1patience |  El número de epochs (fechas de inicio) para seguir entrenando sin que haya mejoras. Solo se usa cuando `early_stopping` está establecido en `"True"`. Valores válidos: número entero positivo. Valor predeterminado: `5`.  | 
| epochs |  El número de fechas de inicio de capacitación. Valores válidos: número entero positivo. Valor predeterminado: `10`.  | 
| epsilon |  El valor épsilon para los optimizadores `"adam"`, `"rmsprop"`, `"adadelta"` y `"adagrad"`. Se suele establecer en un valor pequeño para evitar la división por 0. No se tiene en cuenta para otros optimizadores. Valores válidos: flotante, con el rango [`0.0`, `1.0`]. Valor predeterminado: `1e-7`.  | 
| initial\$1accumulator\$1value |  El valor inicial de los acumuladores o los valores de impulso por parámetro del optimizador `"adagrad"`. No se tiene en cuenta para otros optimizadores. Valores válidos: flotante, con el rango [`0.0`, `1.0`]. Valor predeterminado: `0.0001`.  | 
| learning\$1rate | La tasa de aprendizaje del optimizador. Valores válidos: flotante, con el rango [`0.0`, `1.0`].Valor predeterminado: `0.001`. | 
| momentum |  El valor de impulso para los optimizadores `"sgd"` y `"nesterov"`. No se tiene en cuenta para otros optimizadores. Valores válidos: flotante, con el rango [`0.0`, `1.0`]. Valor predeterminado: `0.9`.  | 
| optimizer |  El tipo de optimizador. Para obtener más información, consulte [Optimizadores](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/optimizers) en la TensorFlow documentación. Valores válidos: cadena, `"adamw"`, `"adam"`, `"sgd"`, `"nesterov"`, `"rmsprop"`, ` "adagrad"` o `"adadelta"`. Valor predeterminado: `"adam"`.  | 
| regularizers\$1l2 |  El factor de regularización L2 de la capa densa en la capa de clasificación. Solo se usa cuando `reinitialize_top_layer` está establecido en `"True"`. Valores válidos: flotante, con el rango [`0.0`, `1.0`]. Valor predeterminado: `0.0001`.  | 
| reinitialize\$1top\$1layer |  Si se establece en `"Auto"`, los parámetros de la capa de clasificación superior se reinicializan durante el ajuste. Para el entrenamiento incremental, los parámetros de la capa de clasificación superior no se reinicializan, a no ser que se establezca en `"True"`. Valores válidos: cadena, `"Auto"`, `"True"` o `"False"`. Valor predeterminado: `"Auto"`.  | 
| rho |  El factor de descuento para el gradiente de los optimizadores `"adadelta"` y `"rmsprop"`. No se tiene en cuenta para otros optimizadores.  Valores válidos: flotante, con el rango [`0.0`, `1.0`]. Valor predeterminado: `0.95`.  | 
| train\$1only\$1on\$1top\$1layer |  Si es `"True"`, solo se refinan los parámetros de la capa de clasificación superior. Si es `"False"`, todos los parámetros del modelo se refinan. Valores válidos: cadena (`"True"` o `"False"`). Valor predeterminado: `"False"`.  | 
| validation\$1split\$1ratio |  La fracción de datos de entrenamiento que se va a dividir aleatoriamente para crear datos de validación. Solo se usa si no se suministran datos de validación a través del canal `validation`. Valores válidos: flotante, con el rango [`0.0`, `1.0`]. Valor predeterminado: `0.2`.  | 
| warmup\$1steps\$1fraction |  La fracción del número total de pasos de actualización del gradiente; la tasa de aprendizaje aumenta desde 0 hasta la tasa de aprendizaje inicial durante la fase de preparación. Solo se usa con el optimizador `adamw`. Valores válidos: flotante, con el rango [`0.0`, `1.0`]. Valor predeterminado: `0.1`.  |