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NTM ハイパーパラメータ
次の表に、Amazon SageMaker Neural Topic Model (NTM) アルゴリズムに設定できるハイパーパラメータを示します。
| Parameter Name | 説明 |
|---|---|
|
|
データセットの語彙サイズ。 必須 有効な値 : 正の整数 (最小: 1、最大: 1,000,000) |
num_topics |
必要なトピックの数。 必須 有効な値 : 正の整数 (最小: 2、最大: 1000) |
batch_norm |
トレーニング中にバッチの正規化を使用するかどうか。 オプション 有効な値: true または false デフォルト値: false |
clip_gradient |
各勾配コンポーネントの大きさの最大値。 オプション 有効な値: 浮動小数点 (最小: 1e-3) デフォルト値は: 無限大 |
encoder_layers |
エンコーダー内のレイヤーの数と、各レイヤーの出力サイズ。auto に設定すると、アルゴリズムは 3 x オプション 有効な値 : 正の整数のカンマ区切りリストまたは auto デフォルト値: auto |
encoder_layers_activation |
エンコーダーレイヤーで使用するアクティベーション関数。 オプション 有効な値: デフォルト値: |
epochs |
トレーニングデータへのパスの最大数。 オプション 有効な値: 正の整数 (最小: 1) デフォルト値: 50 |
learning_rate |
オプティマイザの学習レート。 オプション 有効な値: 浮動小数点 (最小: 1e-6、最大: 1.0) デフォルト値: 0.001 |
mini_batch_size |
各ミニバッチ内の例の数。 オプション 有効な値 : 正の整数 (最小: 1、最大: 10000) デフォルト値: 256 |
num_patience_epochs |
早期停止条件が評価される後続のエポック数。損失関数の変化が最後のエポック数 オプション 有効な値: 正の整数 (最小: 1) デフォルト値： 3 |
optimizer |
トレーニングに使用するオプティマイザ。 オプション 有効な値:
デフォルト値: |
rescale_gradient |
勾配の再スケール係数。 オプション 有効な値: 浮動小数点 (最小: 1e-3、最大: 1.0) デフォルト値: 1.0 |
sub_sample |
トレーニングのためにエポックごとにサンプリングするトレーニングデータの割合。 オプション 有効な値: 浮動小数点 (最小: 0.0、最大: 1.0) デフォルト値: 1.0 |
tolerance |
損失関数の最大相対変化。損失関数の変化が最後のエポック数 オプション 有効な値: 浮動小数点 (最小: 1e-6、最大: 0.1) デフォルト値: 0.001 |
weight_decay |
重み減衰係数。L2 正規化を追加します。 オプション 有効な値: 浮動小数点 (最小: 0.0、最大: 1.0) デフォルト値: 0.0 |
