Factorization Machines-Hyperparameter

Die folgende Tabelle enthält die Hyperparameter für den Algorithmus Factorization Machines. Dies sind Parameter, die von Benutzern festgelegt werden, um die Schätzung der Modellparameter aus Daten zu erleichtern. Die obligatorischen Hyperparameter, die festgelegt werden müssen, sind zuerst aufgelistet (in alphabetischer Reihenfolge). Die optionalen Hyperparameter, die festgelegt werden können, sind als Nächstes aufgeführt (ebenfalls in alphabetischer Reihenfolge).

Parametername	Beschreibung
feature_dim	Die Dimension des Eingabefunktionsraums. Dies kann bei geringen Eingaben sehr hoch sein. Erforderlich Gültige Werte: positive Ganzzahl. Vorgeschlagener Wertebereich: [10000,10000000]
num_factors	Die Dimensionalität der Faktorisierung. Erforderlich Gültige Werte: positive Ganzzahl. Empfohlener Wertebereich: [2,1000], 64 liefert in der Regel gute Ergebnisse und ist ein guter Ausgangspunkt.
predictor_type	Der Prognosetyp. binary_classifier: Für binäre Klassifizierungsaufgaben. regressor: Für Regressionsaufgaben. Erforderlich Gültige Werte: Zeichenfolge: binary_classifier oder regressor
bias_init_method	Die Initialisierungsmethode für den Bias-Ausdruck: normal: Initialisiert Gewichtungen mit Zufallswerten, die als Stichprobe aus einer normalen Verteilung mit einem Mittelwert von 0 und der von bias_init_sigma angegebenen Standardabweichung gezogen wurden. uniform: Initialisiert Gewichtungen mit Zufallswerten, die einheitlich aus einem über [-bias_init_scale, +bias_init_scale] spezifizierten Stichprobenbereich gezogen wurden. constant: Initialisiert Gewichtungen in einen von bias_init_value angegebenen Skalarwert. Optional Gültige Werte: uniform, normal oder constant Standardwert: normal
bias_init_scale	Initialisierungsbereich für den Bias-Ausdruck. Wird wirksam, wenn bias_init_method auf uniform gesetzt ist. Optional Gültige Werte: positive Gleitkommazahl. Vorgeschlagener Wertebereich: [1e-8, 512]. Standardwert: Keine
bias_init_sigma	Die Standardabweichung bei der Initialisierung des Bias-Ausdrucks. Wird wirksam, wenn bias_init_method auf normal gesetzt ist. Optional Gültige Werte: positive Gleitkommazahl. Vorgeschlagener Wertebereich: [1e-8, 512]. Standardwert: 0.01
bias_init_value	Der Initialwert des Bias-Ausdrucks. Wird wirksam, wenn bias_init_method auf constant gesetzt ist. Optional Gültige Werte: Gleitkommazahl. Vorgeschlagener Wertebereich: [1e-8, 512]. Standardwert: Keine
bias_lr	Die Lernrate für den Bias-Ausdruck. Optional Gültige Werte: positive Gleitkommazahl. Vorgeschlagener Wertebereich: [1e-8, 512]. Standardwert: 0.1
bias_wd	Der Zerfall der Gewichtung für den Bias-Ausdruck. Optional Gültige Werte: positive Gleitkommazahl. Vorgeschlagener Wertebereich: [1e-8, 512]. Standardwert: 0.01
clip_gradient	Clipping Optimizer Gradient-Parameter. Schneidet den Gradienten durch Projektion von [-clip_gradient, +clip_gradient] auf das Intervall. Optional Gültige Werte: Gleitkommazahl. Standardwert: Keine
epochs	Die Anzahl der auszuführenden Schulungsepochen. Optional Gültige Werte: Positive Ganzzahl Standardwert: 1
eps	Epsilon-Parameter zur Vermeidung der Division durch 0. Optional Gültige Werte: Gleitkommazahl. Vorgeschlagener Wert: klein. Standardwert: Keine
factors_init_method	Die Initialisierungsmethode für Faktorisierungsausdrücke: normal Initialisiert Gewichtungen mit Zufallswerten, die als Stichprobe aus einer normalen Verteilung mit einem Mittelwert von 0 und der von factors_init_sigma angegebenen Standardabweichung gezogen wurden. uniform: Initialisiert Gewichtungen mit Zufallswerten, die einheitlich aus einem über [-factors_init_scale, +factors_init_scale] spezifizierten Stichprobenbereich gezogen wurden. constant: Initialisiert Gewichtungen in einen von factors_init_value angegebenen Skalarwert. Optional Gültige Werte: uniform, normal oder constant. Standardwert: normal
factors_init_scale	Der Initialisierungsbereich für Faktorisierungsausdrücke. Wird wirksam, wenn factors_init_method auf uniform gesetzt ist. Optional Gültige Werte: positive Gleitkommazahl. Vorgeschlagener Wertebereich: [1e-8, 512]. Standardwert: Keine
factors_init_sigma	Die Standardabweichung bei der Initialisierung von Faktorisierungsausdrücken. Wird wirksam, wenn factors_init_method auf normal gesetzt ist. Optional Gültige Werte: positive Gleitkommazahl. Vorgeschlagener Wertebereich: [1e-8, 512]. Standardwert: 0.001
factors_init_value	Der Initialwert der Faktorisierungsausdrücke. Wird wirksam, wenn factors_init_method auf constant gesetzt ist. Optional Gültige Werte: Gleitkommazahl. Vorgeschlagener Wertebereich: [1e-8, 512]. Standardwert: Keine
factors_lr	Die Lernrate für Faktorisierungsausdrücke. Optional Gültige Werte: positive Gleitkommazahl. Vorgeschlagener Wertebereich: [1e-8, 512]. Standardwert: 0.0001
factors_wd	Der Zerfall der Gewichtung für Faktorisierungsausdrücke. Optional Gültige Werte: positive Gleitkommazahl. Vorgeschlagener Wertebereich: [1e-8, 512]. Standardwert: 0.00001
linear_lr	Die Lernrate für lineare Ausdrücke. Optional Gültige Werte: positive Gleitkommazahl. Vorgeschlagener Wertebereich: [1e-8, 512]. Standardwert: 0.001
linear_init_method	Die Initialisierungsmethode für lineare Ausdrücke: normal Initialisiert Gewichtungen mit Zufallswerten, die als Stichprobe aus einer normalen Verteilung mit einem Mittelwert von 0 und der von linear_init_sigma angegebenen Standardabweichung gezogen wurden. uniform: Initialisiert Gewichtungen mit Zufallswerten, die einheitlich aus einem über [-linear_init_scale, +linear_init_scale] spezifizierten Stichprobenbereich gezogen wurden. constant: Initialisiert Gewichtungen in einen von linear_init_value angegebenen Skalarwert. Optional Gültige Werte: uniform, normal oder constant. Standardwert: normal
linear_init_scale	Initialisierungsbereich für lineare Ausdrücke. Wird wirksam, wenn linear_init_method auf uniform gesetzt ist. Optional Gültige Werte: positive Gleitkommazahl. Vorgeschlagener Wertebereich: [1e-8, 512]. Standardwert: Keine
linear_init_sigma	Die Standardabweichung bei der Initialisierung linearer Ausdrücke. Wird wirksam, wenn linear_init_method auf normal gesetzt ist. Optional Gültige Werte: positive Gleitkommazahl. Vorgeschlagener Wertebereich: [1e-8, 512]. Standardwert: 0.01
linear_init_value	Der Initialwert der linearen Ausdrücke. Wird wirksam, wenn linear_init_method auf constant gesetzt ist. Optional Gültige Werte: Gleitkommazahl. Vorgeschlagener Wertebereich: [1e-8, 512]. Standardwert: Keine
linear_wd	Der Zerfall der Gewichtung für lineare Bias-Ausdrücke. Optional Gültige Werte: positive Gleitkommazahl. Vorgeschlagener Wertebereich: [1e-8, 512]. Standardwert: 0.001
mini_batch_size	Die Größe des im Rahmen der Schulung verwendeten Mini-Stapels. Optional Gültige Werte: Positive Ganzzahl Standardwert: 1000
rescale_grad	Gradient Rescaling Optimizer-Parameter. Falls gesetzt, wird der Gradient vor der Aktualisierung mit rescale_grad multipliziert. Häufige Auswahl ist 1,0/batch_size. Optional Gültige Werte: Gleitkommazahl. Standardwert: Keine