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# Détection d'objets - TensorFlow Hyperparamètres
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Les hyperparamètres sont des paramètres définis avant qu'un modèle de machine learning ne commence à apprendre. Les hyperparamètres suivants sont pris en charge par l' TensorFlow algorithme intégré de détection d'objets d'Amazon SageMaker AI. Consultez [Régler la détection d'un objet - TensorFlow modèle](object-detection-tensorflow-tuning.md) pour obtenir des informations sur le réglage des hyperparamètres. 


| Nom du paramètre | Description | 
| --- | --- | 
| batch\$1size |  Taille de lot pour l'entraînement.  Valeurs valides : nombre entier positif. Valeur par défaut : `3`.  | 
| beta\$11 |  Version beta1 de l'optimiseur `"adam"`. Représente le taux de dégradation exponentielle pour les estimations du premier moment. Ignoré pour les autres optimiseurs. Valeurs valides : valeur à virgule flottante, plage : [`0.0`, `1.0`]. Valeur par défaut : `0.9`.  | 
| beta\$12 |  Version beta2 de l'optimiseur `"adam"`. Représente le taux de dégradation exponentielle pour les estimations du second moment. Ignoré pour les autres optimiseurs. Valeurs valides : valeur à virgule flottante, plage : [`0.0`, `1.0`]. Valeur par défaut : `0.999`.  | 
| early\$1stopping |  Définissez ce paramètre sur `"True"` pour utiliser une logique d'arrêt anticipé au cours de l'entraînement. S'il a pour valeur `"False"`, l'arrêt anticipé n'est pas utilisé. Valeurs valides : chaîne, valeur : (`"True"` ou `"False"`). Valeur par défaut : `"False"`.  | 
| early\$1stopping\$1min\$1delta | Modification minimale requise pour être considérée comme une amélioration. Une modification absolue inférieure à la valeur de early\$1stopping\$1min\$1delta ne constitue pas une amélioration. Utilisé uniquement quand early\$1stopping a pour valeur "True".Valeurs valides : valeur à virgule flottante, plage : [`0.0`, `1.0`].Valeur par défaut : `0.0`. | 
| early\$1stopping\$1patience |  Nombre d'époques pour continuer l'entraînement sans amélioration. Utilisé uniquement quand `early_stopping` a pour valeur `"True"`. Valeurs valides : nombre entier positif. Valeur par défaut : `5`.  | 
| epochs |  Nombre de dates epoch d'entraînement. Valeurs valides : nombre entier positif. Valeur par défaut : `5` pour les modèles plus petits, `1` pour les modèles plus grands.  | 
| epsilon |  Epsilon des optimiseurs `"adam"`, `"rmsprop"`, `"adadelta"` et `"adagrad"`. Généralement défini sur une petite valeur pour éviter la division par 0. Ignoré pour les autres optimiseurs. Valeurs valides : valeur à virgule flottante, plage : [`0.0`, `1.0`]. Valeur par défaut : `1e-7`.  | 
| initial\$1accumulator\$1value |  Valeur de départ pour les accumulateurs, ou valeurs de moment par paramètre, pour l'optimiseur `"adagrad"`. Ignoré pour les autres optimiseurs. Valeurs valides : valeur à virgule flottante, plage : [`0.0`, `1.0`]. Valeur par défaut : `0.1`.  | 
| learning\$1rate | Taux d'apprentissage de l'optimiseur. Valeurs valides : valeur à virgule flottante, plage : [`0.0`, `1.0`].Valeur par défaut : `0.001`. | 
| momentum |  Moment pour les optimiseurs `"sgd"` et `"nesterov"`. Ignoré pour les autres optimiseurs. Valeurs valides : valeur à virgule flottante, plage : [`0.0`, `1.0`]. Valeur par défaut : `0.9`.  | 
| optimizer |  Type d'optimiseur. Pour plus d'informations, consultez la section [Optimiseurs](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/optimizers) dans la TensorFlow documentation. Valeurs valides : chaîne, l'une des valeurs suivantes : (`"adam"`, `"sgd"`, `"nesterov"`, `"rmsprop"`, ` "adagrad"`, `"adadelta"`). Valeur par défaut : `"adam"`.  | 
| reinitialize\$1top\$1layer |  Si ce paramètre a pour valeur `"Auto"`, les paramètres de la couche de classification supérieure sont réinitialisés au cours de l'affinage. Pour l'entraînement incrémentiel, les paramètres de la couche de classification supérieure ne sont pas réinitialisés à moins d'être définis sur `"True"`. Valeurs valides : chaîne, l'une des valeurs suivantes : (`"Auto"`, `"True"` ou `"False"`). Valeur par défaut : `"Auto"`.  | 
| rho |  Facteur de déduction pour le gradient des optimiseurs `"adadelta"` et `"rmsprop"`. Ignoré pour les autres optimiseurs.  Valeurs valides : valeur à virgule flottante, plage : [`0.0`, `1.0`]. Valeur par défaut : `0.95`.  | 
| train\$1only\$1on\$1top\$1layer |  S'il a pour valeur `"True"`, seuls les paramètres de la couche de classification supérieure sont ajustés. S'il a pour valeur `"False"`, tous les paramètres du modèle sont affinés. Valeurs valides : chaîne, valeur : (`"True"` ou `"False"`). Valeur par défaut : `"False"`.  |