NTM-Hyperparameter
In der folgenden Tabelle sind die Hyperparameter aufgeführt, die Sie für den Algorithmus Neural Topic Model (NTM) von Amazon SageMaker AI festlegen können.
| Name des Parameters | Beschreibung |
|---|---|
|
|
Die Vokabulargröße des Datensatzes. Erforderlich Gültige Werte: Positive Ganzzahl (min: 1, max: 1000000) |
num_topics |
Die Anzahl der erforderlichen Themen Erforderlich Gültige Werte: Positive Ganzzahl (min: 2, max: 1000) |
batch_norm |
Gibt an, ob die Batch-Normalisierung während des Trainings angewendet werden soll. Optional Gültige Werte: true oder false Standardwert: false |
clip_gradient |
Die maximale Größenordnung für jede Gradienten-Komponente. Optional Gültige Werte: Gleitkommazahl. (min: 1e-3) Standardwert: Infinity |
encoder_layers |
Die Anzahl der Ebenen im Encoder und die Ausgabegröße der einzelnen Ebenen. Wenn der Algorithmus auf auto gesetzt ist, verwendet er jeweils zwei Ebenen der Größe 3 x Optional Gültige Werte: durch Kommas getrennte Liste positiver Ganzzahlen oder auto Standardwert: auto |
encoder_layers_activation |
Die Aktivierungsfunktion zur Verwendung in Encoder-Ebenen. Optional Zulässige Werte:
Standardwert: |
epochs |
Die maximale Anzahl von Durchläufen der Trainingsdaten. Optional Gültige Werte: Positive Ganzzahl (min: 1) Standardwert: 50 |
learning_rate |
Die Lernrate für den Optimierer. Optional Gültige Werte: Gleitkommazahl. (min: 1e-6, max: 1,0) Standardwert: 0.001 |
mini_batch_size |
Die Anzahl der Beispiele in jedem Mini-Stapel. Optional Gültige Werte: Positive Ganzzahl (min: 1, max: 10000) Standardwert: 256 |
num_patience_epochs |
Die Anzahl der aufeinanderfolgenden Epochen, für die das Kriterium der frühzeitigen Beendigung ausgewertet wird. Die frühzeitige Beendigung wird ausgelöst, wenn die Änderung in der Verlustfunktion unter den angegebenen Optional Gültige Werte: Positive Ganzzahl (min: 1) Standardwert: 3 |
optimizer |
Der Optimierer für Trainings. Optional Zulässige Werte: Standardwert: |
rescale_gradient |
Der Faktor zur Gradienten-Neuskalierung. Optional Gültige Werte: Gleitkommazahl. (min: 1e-3, max: 1,0) Standardwert: 1.0 |
sub_sample |
Der Bruchteil der Trainingsdaten, die für Trainings pro Epoche gesampelt werden sollen. Optional Gültige Werte: Gleitkommazahl (min: 0,0, max: 1,0) Standardwert: 1.0 |
tolerance |
Die maximale relative Änderung in der Verlustfunktion. Die frühzeitige Beendigung wird ausgelöst, wenn die Änderung in der Verlustfunktion innerhalb der letzten Optional Gültige Werte: Gleitkommazahl. (min: 1e-6, max: 0.1) Standardwert: 0.001 |
weight_decay |
Der Weight-Decay-Koeffizient. Fügt L2-Regularisierung hinzu. Optional Gültige Werte: Gleitkommazahl (min: 0,0, max: 1,0) Standardwert: 0.0 |
