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# Iperparametri NTM
<a name="ntm_hyperparameters"></a>

La tabella seguente elenca gli iperparametri che puoi impostare per l'algoritmo Amazon SageMaker AI Neural Topic Model (NTM).


| Nome parametro | Description | 
| --- | --- | 
|  `feature_dim`  |  La dimensione del vocabolario del set di dati. **Campo obbligatorio** Valori validi: numeri interi positivi (min: 1, max: 1,000,000)  | 
| num\$1topics |  Il numero di argomenti richiesti. **Campo obbligatorio** Valori validi: numeri interi positivi (min: 2, max: 1000)  | 
| batch\$1norm |  Indica se utilizzare la normalizzazione in batch durante l’addestramento. **Opzionale** Valori validi: *true* o *false* Valore predefinito: *false*  | 
| clip\$1gradient |  La grandezza massima di ogni componente gradiente. **Opzionale** Valori validi: float (min: 1e-3) Valore predefinito: Infinity  | 
| encoder\$1layers |  Il numero di livelli nel codificatore e le dimensioni dell'output di ogni livello. Se impostato su *auto*, l'algoritmo utilizza due livelli di dimensioni 3 x `num_topics` e 2 x `num_topics` rispettivamente.  **Opzionale** Valori validi: elenco separato da virgole di numeri interi positivi o *auto* Valore predefinito: *auto*  | 
| encoder\$1layers\$1activation |  La funzione di attivazione da utilizzare nei livelli del codificatore. **Opzionale** Valori validi:  [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/sagemaker/latest/dg/ntm_hyperparameters.html) Valore predefinito: `sigmoid`  | 
| epochs |  Numero massimo di passate sui dati di addestramento. **Opzionale** Valori validi: numeri interi positivi (min: 1) Valore predefinito: 50  | 
| learning\$1rate |  La velocità di apprendimento dell'ottimizzatore. **Opzionale** Valori validi: float (min: 1e-6, max: 1.0) Valore predefinito: 0,001  | 
| mini\$1batch\$1size |  Il numero di esempi in ogni mini-batch. **Opzionale** Valori validi: numeri interi positivi (min: 1, max: 10000) Valore predefinito: 256  | 
| num\$1patience\$1epochs |  Il numero di epoche (Unix epoch) successive in base al quale il criterio di arresto precoce viene valutato. L'arresto precoce viene attivato quando la modifica della funzione di perdita scende al di sotto della `tolerance` specificata nell'ultimo numero di epoche (Unix epochs) `num_patience_epochs`. Per disabilitare l'esclusione dello stopword precoce, imposta `num_patience_epochs` su un valore maggiore di `epochs`. **Opzionale** Valori validi: numeri interi positivi (min: 1) Valore predefinito: 3  | 
| optimizer |  L'ottimizzatore da utilizzare per l’addestramento. **Opzionale** Valori validi: [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/sagemaker/latest/dg/ntm_hyperparameters.html) Valore predefinito: `adadelta`  | 
| rescale\$1gradient |  Il fattore di ridimensionamento per il gradiente. **Opzionale** Valori validi: float (min: 1e-3, max: 1.0) Valore predefinito: 1.0  | 
| sub\$1sample |  La frazione dei dati di addestramento da campionare per l’addestramento per ogni epoca (Unix epoch). **Opzionale** Valori validi: float (min: 0.0, max: 1.0) Valore predefinito: 1.0  | 
| tolerance |  La modifica relativa massima nella funzione di perdita. L'arresto precoce viene attivato quando la modifica della funzione di perdita scende al di sotto di questo valore nell'ultimo numero di epoche (Unix epochs) `num_patience_epochs`. **Opzionale** Valori validi: float (min: 1e-6, max: 0.1) Valore predefinito: 0,001  | 
| weight\$1decay |   Il coefficiente di decadimento del peso. Aggiunge la regolarizzazione L2. **Opzionale** Valori validi: float (min: 0.0, max: 1.0) Valore predefinito: 0.0  |