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Le tableau suivant répertorie les hyperparamètres que vous pouvez définir pour l'algorithme Amazon SageMaker AI Neural Topic Model (NTM).
| Nom du paramètre | Description |
|---|---|
|
|
Taille de vocabulaire de l'ensemble de données. Obligatoire Valeurs valides : entier positif (min : 1, max : 1 000 000) |
num_topics |
Nombre de rubriques requises. Obligatoire Valeurs valides : entier positif (min : 2, max : 1 000) |
batch_norm |
Indique s'il faut utiliser la normalisation par lots au cours de la formation. Facultatif Valeurs valides : true ou false Valeur par défaut : false |
clip_gradient |
Magnitude maximale pour chaque composant de gradient. Facultatif Valeurs valides : nombre flottant (min : 1e-3) Valeur par défaut : infini |
encoder_layers |
Nombre de couches de l'encodeur et taille de sortie de chaque couche. Lorsque sa valeur est auto, l'algorithme utilise deux couches de taille 3 x Facultatif Valeurs valides : liste séparée par des virgules de nombres entiers positifs ou auto Valeur par défaut : auto |
encoder_layers_activation |
Fonction d'activation à utiliser dans les couches de l'encodeur. Facultatif Valeurs valides :
Valeur par défaut : |
epochs |
Nombre maximal de passages sur les données d'entraînement. Facultatif Valeurs valides : entier positif (min : 1) Valeur par défaut : 50 |
learning_rate |
Taux d'apprentissage de l'optimiseur. Facultatif Valeurs valides : nombre flottant (min : 1e-6, max : 1,0) Valeur par défaut : 0.001 |
mini_batch_size |
Nombre d'exemples dans chaque mini-lot. Facultatif Valeurs valides : entier positif (min : 1, max : 10 000) Valeur par défaut : 256 |
num_patience_epochs |
Nombre de dates epoch successives sur lesquelles le critère d'arrêt anticipé est évalué. Un arrêt anticipé est déclenché lorsque la modification de la fonction perte passe en-dessous de la Facultatif Valeurs valides : entier positif (min : 1) Valeur par défaut : 3 |
optimizer |
Optimiseur à utiliser pour la formation. Facultatif Valeurs valides :
Valeur par défaut : |
rescale_gradient |
Facteur de redimensionnement du gradient. Facultatif Valeurs valides : nombre flottant (min : 1e-3, max : 1,0) Valeur par défaut : 1.0 |
sub_sample |
La fraction des données de formation à échantillonner pour la formation par période (epoch). Facultatif Valeurs valides : nombre flottant (min : 0,0, max : 1.0) Valeur par défaut : 1.0 |
tolerance |
Modification relative maximale dans la fonction perte. Un arrêt anticipé est déclenché lorsque la modification de la fonction perte passe en-dessous de cette valeur au sein du Facultatif Valeurs valides : nombre flottant (min : 1e-6, max : 0,1) Valeur par défaut : 0.001 |
weight_decay |
Coefficient de dégradation de pondération. Ajoute la régularisation L2. Facultatif Valeurs valides : nombre flottant (min : 0,0, max : 1.0) Valeur par défaut : 0.0 |
