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# 物件偵測 - TensorFlow 超參數
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超參數是在機器學習模型開始學習之前設定的參數。Amazon SageMaker AI 內建物件偵測 - TensorFlow 演算法支援下列超參數。如需有關超參數調校的資訊，請參閱[調整物件偵測 - TensorFlow 模型](object-detection-tensorflow-tuning.md)。


| 參數名稱 | Description | 
| --- | --- | 
| batch\$1size |  訓練的批次大小。 有效值：正整數。 預設值：`3`。  | 
| beta\$11 |  `"adam"` 最佳化工具的 beta1。表示第一時間預估的指數衰減率。若是其他最佳化工具則忽略。 有效值：浮動、範圍：[`0.0`,`1.0`]。 預設值：`0.9`。  | 
| beta\$12 |  `"adam"` 最佳化工具的 beta2。表示第二時間預估的指數衰減率。若是其他最佳化工具則忽略。 有效值：浮動、範圍：[`0.0`,`1.0`]。 預設值：`0.999`。  | 
| early\$1stopping |  設定為 `"True"` 在訓練期間使用提前停止邏輯。如果 `"False"`，則未使用提前停止。 有效值：字串，可以是任一：(`"True"` 或 `"False"`)。 預設值：`"False"`。  | 
| early\$1stopping\$1min\$1delta | 符合改善資格所需的變更下限。小於 early\$1stopping\$1min\$1delta 值的絕對變更不符合改善資格。僅在 early\$1stopping 設為 "True" 時才使用。有效值：浮動、範圍：[`0.0`, `1.0`]。預設值：`0.0`。 | 
| early\$1stopping\$1patience |  在沒有任何改善的情況下，繼續訓練的週期數量。僅在 `early_stopping` 設為 `"True"` 時才使用。 有效值：正整數。 預設值：`5`。  | 
| epochs |  訓練 epoch 的數量。 有效值：正整數。 預設值：`5` 適用於較小的模型，`1` 適用於較大的模型。  | 
| epsilon |  用於 `"adam"`、`"rmsprop"`、`"adadelta"` 和 `"adagrad"` 最佳化工具的 epsilon 值。通常會設定為較小值，避免要將該值除以 0。若是其他最佳化工具則忽略。 有效值：浮動、範圍：[`0.0`,`1.0`]。 預設值：`1e-7`。  | 
| initial\$1accumulator\$1value |  累加器的起始值或 `"adagrad"` 最佳化工具的每個參數動量值。若是其他最佳化工具則忽略。 有效值：浮動、範圍：[`0.0`,`1.0`]。 預設值：`0.1`。  | 
| learning\$1rate | 最佳化工具的學習速率。有效值：浮動、範圍：[`0.0`,`1.0`]。預設值：`0.001`。 | 
| momentum |  `"sgd"` 和 `"nesterov"` 最佳化工具的動量。若是其他最佳化工具則忽略。 有效值：浮動、範圍：[`0.0`,`1.0`]。 預設值：`0.9`。  | 
| optimizer |  最佳化工具類型。如需更多資訊，請參閱 TensorFlow 文件中的[最佳化工具](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/optimizers)。 有效值：字串，下列任何一項：(`"adam"`、`"sgd"`、`"nesterov"`、`"rmsprop"`、` "adagrad"`、`"adadelta"`)。 預設值：`"adam"`。  | 
| reinitialize\$1top\$1layer |  如果設定為 `"Auto"`，則在微調期間重新初始化頂部分類層參數。對於增量訓練，除非設定為 `"True"`，否則不會重新初始化頂部分類層參數。 有效值：字串，下列任一項：(`"Auto"`、`"True"` 或 `"False"`)。 預設值：`"Auto"`。  | 
| rho |  `"adadelta"` 和 `"rmsprop"`最佳化工具的漸層折扣因素。若是其他最佳化工具則忽略。 有效值：浮動、範圍：[`0.0`,`1.0`]。 預設值：`0.95`。  | 
| train\$1only\$1on\$1top\$1layer |  如果 `"True"`，則僅對頂部分類層參數進行微調。如果 `"False"`，則微調所有模型參數。 有效值：字串，可以是：(`"True"` 或 `"False"`)。 預設值：`"False"`。  |