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# テキスト分類 - TensorFlow ハイパーパラメータ
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ハイパーパラメータは、機械学習モデルが学習を開始する前に設定されるパラメータです。Amazon SageMaker AI 組み込みオブジェクト検出 - TensorFlow アルゴリズムでは、次のハイパーパラメータがサポートされています。ハイパーパラメータのチューニングに関する詳細ついては、「[テキスト分類 - TensorFlow モデルの調整](text-classification-tensorflow-tuning.md)」を参照してください。


| Parameter Name | 説明 | 
| --- | --- | 
| batch\$1size |  トレーニングのバッチサイズ。複数の GPU を使用するインスタンスのトレーニングでは、このバッチサイズは GPU 間で使用されます。 有効な値: 正の整数。 デフォルト値: `32`。  | 
| beta\$11 |  `"adam"` および `"adamw"` オプティマイザの beta1。最初のモーメントの見積もりの指数関数的減衰率を表します。他のオプティマイザでは無視されます。 有効な値: 浮動小数点数、範囲: [`0.0`, `1.0`]。 デフォルト値: `0.9`。  | 
| beta\$12 |  `"adam"` および `"adamw"` オプティマイザの beta2。2 番目のモーメントの見積もりの指数関数的減衰率を表します。他のオプティマイザでは無視されます。 有効な値: 浮動小数点数、範囲: [`0.0`, `1.0`]。 デフォルト値: `0.999`。  | 
| dropout\$1rate | 最上位の分類レイヤーのドロップアウトレイヤーのドロップアウト率。`reinitialize_top_layer` が `"True"` に設定されている場合にのみ使用されます。 有効な値: 浮動小数点数、範囲: [`0.0`, `1.0`]。 デフォルト値: `0.2` | 
| early\$1stopping |  `"True"` に設定すると、トレーニング中に早期停止ロジックを使用します。`"False"` の場合、早期停止は使用されません。 有効な値: 文字列、(`"True"` または `"False"`) のいずれか。 デフォルト値: `"False"`。  | 
| early\$1stopping\$1min\$1delta | 改善と認定するのに必要な最小変化。early\$1stopping\$1min\$1delta の値より小さな絶対変化は、改善とは認定されません。early\$1stopping が "True" に設定されている場合にのみ使用されます。有効な値: 浮動小数点数、範囲: [`0.0`, `1.0`]。デフォルト値: `0.0`。 | 
| early\$1stopping\$1patience |  改善なしでトレーニングを継続できるエポック数。`early_stopping` が `"True"` に設定されている場合にのみ使用されます。 有効な値: 正の整数。 デフォルト値: `5`。  | 
| epochs |  トレーニングエポックの数。 有効な値: 正の整数。 デフォルト値: `10`。  | 
| epsilon |  `"adam"`、`"rmsprop"`、`"adadelta"`、および `"adagrad"` オプティマイザのイプシロン。通常は、0 で除算されないように小さな値を設定します。他のオプティマイザでは無視されます。 有効な値: 浮動小数点数、範囲: [`0.0`, `1.0`]。 デフォルト値: `1e-7`。  | 
| initial\$1accumulator\$1value |  アキュムレータの開始値、または `"adagrad"` オプティマイザのパラメータごとのモーメンタム値。他のオプティマイザでは無視されます。 有効な値: 浮動小数点数、範囲: [`0.0`, `1.0`]。 デフォルト値: `0.0001`。  | 
| learning\$1rate | オプティマイザの学習レート。有効な値: 浮動小数点数、範囲: [`0.0`, `1.0`]。デフォルト値: `0.001`。 | 
| momentum |  `"sgd"` および `"nesterov"` オプティマイザのモーメンタム。他のオプティマイザでは無視されます。 有効な値: 浮動小数点数、範囲: [`0.0`, `1.0`]。 デフォルト値: `0.9`。  | 
| optimizer |  オプティマイザのタイプ。詳細については、TensorFlow ドキュメントの「[Optimizers](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/optimizers)」を参照してください。 有効な値: 文字列、(`"adamw"`、`"adam"`、`"sgd"`、`"nesterov"`、`"rmsprop"`、` "adagrad"`、`"adadelta"`) のいずれか。 デフォルト値: `"adam"`。  | 
| regularizers\$1l2 |  分類レイヤーの高密度レイヤーの L2 正則化係数。`reinitialize_top_layer` が `"True"` に設定されている場合にのみ使用されます。 有効な値: 浮動小数点数、範囲: [`0.0`, `1.0`]。 デフォルト値: `0.0001`。  | 
| reinitialize\$1top\$1layer |  `"Auto"` に設定すると、微調整時に最上位の分類レイヤーパラメータが再初期化されます。段階的トレーニングの場合、`"True"` に設定されない限り、最上位の分類レイヤーのパラメータは再初期化されません。 有効な値: 文字列、(`"Auto"`、`"True"`、または `"False"`) のいずれかです。 デフォルト値: `"Auto"`。  | 
| rho |  `"adadelta"` および `"rmsprop"` オプティマイザの勾配の割引係数。他のオプティマイザでは無視されます。 有効な値: 浮動小数点数、範囲: [`0.0`, `1.0`]。 デフォルト値: `0.95`。  | 
| train\$1only\$1on\$1top\$1layer |  `"True"` の場合、最上位の分類レイヤーパラメータのみ微調整されます。`"False"` の場合、すべてのモデルパラメータが微調整されます。 有効な値: 文字列、(`"True"` または `"False"`) のいずれか。 デフォルト値: `"False"`。  | 
| validation\$1split\$1ratio |  ランダムに分割して検証データを作成するトレーニングデータの割合。検証データが `validation` チャネルを介して提供されていない場合にのみ使用されます。 有効な値: 浮動小数点数、範囲: [`0.0`, `1.0`]。 デフォルト値: `0.2`。  | 
| warmup\$1steps\$1fraction |  ウォームアップとして学習レートが 0 から初期学習レートに増加する勾配更新ステップの合計数の割合。`adamw` オプティマイザでのみ使用されます。 有効な値: 浮動小数点数、範囲: [`0.0`, `1.0`]。 デフォルト値: `0.1`。  |