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# NTM-Hyperparameter
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In der folgenden Tabelle sind die Hyperparameter aufgeführt, die Sie für den Amazon SageMaker AI Neural Topic Model (NTM) -Algorithmus festlegen können.


| Name des Parameters | Description | 
| --- | --- | 
|  `feature_dim`  |  Die Vokabulargröße des Datensatzes. **Erforderlich** Gültige Werte: Positive Ganzzahl (min: 1, max: 1000000)  | 
| num\$1topics |  Die Anzahl der erforderlichen Themen **Erforderlich** Gültige Werte: Positive Ganzzahl (min: 2, max: 1000)  | 
| batch\$1norm |  Gibt an, ob die Batch-Normalisierung während des Trainings angewendet werden soll. **Optional** Gültige Werte: *true* oder *false* Standardwert: *false*  | 
| clip\$1gradient |  Die maximale Größenordnung für jede Gradienten-Komponente. **Optional** Gültige Werte: Gleitkommazahl. (min: 1e-3) Standardwert: Infinity  | 
| encoder\$1layers |  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 `num_topics` und 2 x `num_topics`.  **Optional** Gültige Werte: durch Kommas getrennte Liste positiver Ganzzahlen oder *auto* Standardwert: *auto*  | 
| encoder\$1layers\$1activation |  Die Aktivierungsfunktion zur Verwendung in Encoder-Ebenen. **Optional** Zulässige Werte:  [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/sagemaker/latest/dg/ntm_hyperparameters.html) Standardwert: `sigmoid`  | 
| epochs |  Die maximale Anzahl von Durchläufen der Trainingsdaten. **Optional** Gültige Werte: Positive Ganzzahl (min: 1) Standardwert: 50  | 
| learning\$1rate |  Die Lernrate für den Optimierer. **Optional** Gültige Werte: Gleitkommazahl. (min: 1e-6, max: 1,0) Standardwert: 0.001  | 
| mini\$1batch\$1size |  Die Anzahl der Beispiele in jedem Mini-Stapel. **Optional** Gültige Werte: Positive Ganzzahl (min: 1, max: 10000) Standardwert: 256  | 
| num\$1patience\$1epochs |  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 `tolerance`-Wert innerhalb der letzten `num_patience_epochs` Epochen fällt. Wenn Sie ein frühzeitiges Beenden unterbinden möchten, setzen Sie `num_patience_epochs` auf einen Wert größer als `epochs`. **Optional** Gültige Werte: Positive Ganzzahl (min: 1) Standardwert: 3  | 
| optimizer |  Der Optimierer für Trainings. **Optional** Zulässige Werte: [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/sagemaker/latest/dg/ntm_hyperparameters.html) Standardwert: `adadelta`  | 
| rescale\$1gradient |  Der Faktor zur Gradienten-Neuskalierung. **Optional** Gültige Werte: Gleitkommazahl. (min: 1e-3, max: 1,0) Standardwert: 1.0  | 
| sub\$1sample |  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 `num_patience_epochs` Epochen unter diesen Wert fällt. **Optional** Gültige Werte: Gleitkommazahl. (min: 1e-6, max: 0.1) Standardwert: 0.001  | 
| weight\$1decay |   Der Weight-Decay-Koeffizient. Fügt L2-Regularisierung hinzu. **Optional** Gültige Werte: Gleitkommazahl (min: 0,0, max: 1,0) Standardwert: 0.0  |