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# LDA ハイパーパラメータ
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`CreateTrainingJob` リクエストで、トレーニングアルゴリズムを指定します。また、アルゴリズム固有のハイパーパラメータを文字列から文字列へのマップとして指定することもできます。次の表に、Amazon SageMaker AI によって提供される LDA トレーニングアルゴリズムのハイパーパラメータを示します。詳細については、「[LDA の仕組み](lda-how-it-works.md)」を参照してください。


| Parameter Name | 説明 | 
| --- | --- | 
| num\$1topics |  データ内で見つける LDA のトピックの数。 **必須** 有効な値: 正の整数  | 
| feature\$1dim |  入力ドキュメントコーパスの語彙のサイズ。 **必須** 有効な値: 正の整数  | 
| mini\$1batch\$1size |  入力ドキュメントコーパス内のドキュメントの合計数。 **必須** 有効な値: 正の整数  | 
| alpha0 |  集中パラメータの最初の推測: 前のディリクレの要素の合計。小さな値ではスパーストピック混在を生成する可能性が高く、大きな値 (1.0 以上) はより均一な混合物を生成します。 **オプション** 有効な値: 正の浮動小数 デフォルト値: 1.0  | 
| max\$1restarts |  アルゴリズムの交互最小二乗法 (ALS) スペクトル分解フェーズで実行する再起動の回数。追加の計算を犠牲にして、より良い品質のローカル最小値を見つけるために使用できますが、通常は調整しないでください。 **オプション** 有効な値: 正の整数 デフォルト値: 10  | 
| max\$1iterations |  アルゴリズムの ALS フェーズで実行する反復の最大回数。追加の計算を犠牲にして、より良い品質の最小値を見つけるために使用できますが、通常は調整しないでください。 **オプション** 有効な値: 正の整数 デフォルト値: 1000  | 
| tol |  アルゴリズムの ALS フェーズの目標のエラー許容値。追加の計算を犠牲にして、より良い品質の最小値を見つけるために使用できますが、通常は調整しないでください。 **オプション** 有効な値: 正の浮動小数 デフォルト値: 1e-8  |