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# Iperparametri LDA
<a name="lda_hyperparameters"></a>

Nella richiesta `CreateTrainingJob` puoi specificare l'algoritmo di addestramento. Puoi anche specificare gli iperparametri specifichi dell'algoritmo come mappe stringa a stringa. La tabella seguente elenca gli iperparametri per l’algoritmo di addestramento LDA fornito da Amazon SageMaker AI. Per ulteriori informazioni, consulta [Come funziona LDA](lda-how-it-works.md).


| Nome parametro | Descrizione | 
| --- | --- | 
| num\$1topics |  Il numero di argomenti per LDA da trovare all'interno dei dati. **Campo obbligatorio** Valori validi: numeri interi positivi  | 
| feature\$1dim |  La dimensione del vocabolario del corpus di documento di input. **Campo obbligatorio** Valori validi: numeri interi positivi  | 
| mini\$1batch\$1size |  Il numero totale di documenti nel corpus di documento di input. **Campo obbligatorio** Valori validi: numeri interi positivi  | 
| alpha0 |  Supposizione iniziale per il parametro di concentrazione: la somma degli elementi del prior Dirichlet. I valori piccoli hanno maggiore probabilità di generare combinazioni di argomenti a densità bassa e valori grandi (maggiori di 1,0) producono combinazioni più uniformi.  **Opzionale** Valori validi: float positivi Valore predefinito: 1.0  | 
| max\$1restarts |  Il numero di riavvii da eseguire durante la fase di decomposizione spettrale dei minimi quadrati alternati (ALS) dell'algoritmo. Può essere utilizzato per trovare minima locali di qualità migliore a scapito dell'elaborazione aggiuntiva. Generalmente non richiede alcuna regolazione.  **Opzionale** Valori validi: numeri interi positivi Valore predefinito: 10  | 
| max\$1iterations |  Il numero massimo di iterazioni da eseguire durante la fase ALS dell'algoritmo. Può essere utilizzato per trovare minima di qualità migliore a scapito dell'elaborazione aggiuntiva. Generalmente non richiede alcuna regolazione.  **Opzionale** Valori validi: numeri interi positivi Valore predefinito: 1000  | 
| tol |  La tolleranza di errore target per la fase ALS dell'algoritmo. Può essere utilizzato per trovare minima di qualità migliore a scapito dell'elaborazione aggiuntiva. Generalmente non richiede alcuna regolazione.  **Opzionale** Valori validi: float positivi Valore predefinito: 1e-8  |