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Dans la demande CreateTrainingJob, vous spécifiez l'algorithme d'entraînement. Vous pouvez également spécifier des cartes spécifiques à l'algorithme HyperParameters . string-to-string Le tableau suivant répertorie les hyperparamètres de l'algorithme d'entraînement PCA fourni par Amazon SageMaker AI. Pour en savoir plus sur la façon dont les requêtes PCA fonctionnent, consultez Fonctionnement de l'algorithme PCA.
| Nom du paramètre | Description |
|---|---|
feature_dim |
Dimension en entrée. Obligatoire Valeurs valides : nombre entier positif |
mini_batch_size |
Nombre de lignes d'un mini-lot. Obligatoire Valeurs valides : nombre entier positif |
num_components |
Nombre de composants principaux à calculer. Obligatoire Valeurs valides : nombre entier positif |
algorithm_mode |
Mode de calcul pour les principaux composants. Facultatif Valeurs valides : regular ou randomized Valeur par défaut : regular |
extra_components |
Lorsque la valeur augmente, la solution devient plus précise, mais l'exécution et la consommation mémoire augmentent de façon linéaire. La valeur par défaut, -1, signifie le maximum de 10 et Facultatif Valeurs valides : entier non négatif ou -1 Valeur par défaut : -1 |
subtract_mean |
Indique si les données doivent être non biaisées au cours de la formation et lors de l'inférence. Facultatif Valeurs valides : true ou false Valeur par défaut : true |
