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PCAHyperparamètres
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 PCA d'entraînement fourni par Amazon SageMaker. Pour plus d'informations sur le PCA fonctionnement, voirComment PCA fonctionne.
| 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 |
