LDA-Hyperparameter

In der Anforderung CreateTrainingJob geben Sie den Trainingsalgorithmus an. Sie können auch algorithmusspezifische Hyperparameter als Maps angeben. string-to-string In der folgenden Tabelle sind die Hyperparameter für den von Amazon bereitgestellten LDA-Trainingsalgorhythmus aufgeführt. SageMaker Weitere Informationen finden Sie unter Funktionsweise von LDA.

Name des Parameters	Beschreibung
num_topics	Die Anzahl der Themen, die per LDA innerhalb der Daten ermittelt werden sollen. Erforderlich Gültige Werte: positive Ganzzahl
feature_dim	Die Vokabulargröße des Eingabedokumentkorpus. Erforderlich Gültige Werte: positive Ganzzahl
mini_batch_size	Die Gesamtanzahl der Dokumente im Eingabedokumentkorpus. Erforderlich Gültige Werte: positive Ganzzahl
alpha0	Erstschätzung des Konzentrationsparameters: die Summe der Dirichlet-Priorelemente. Geringe Werte führen eher zu kleinen Themenmischungen, bei höheren Werten (über 1.0) werden einheitlichere Mischungen generiert. Optional Gültige Werte: Positive Gleitkommazahl Standardwert: 1.0
max_restarts	Die Anzahl der Neustarts, die während der ALS (Alternating Least Squares)-Spektralzerlegungsphase des Algorithmus ausgeführt werden. Damit lassen sich lokale Minima besserer Qualität ermitteln, jedoch auf Kosten weiterer Berechnungen; und im Allgemeinen sollte hier keine Anpassung erfolgen. Optional Gültige Werte: Positive Ganzzahl Standardwert: 10
max_iterations	Die maximale Anzahl der Iterationen, die im Rahmen der ALS-Phase des Algorithmus ausgeführt werden sollen. Damit lassen sich Minima besserer Qualität ermitteln, jedoch auf Kosten weiterer Berechnungen; und im Allgemeinen sollte hier keine Anpassung erfolgen. Optional Gültige Werte: Positive Ganzzahl Standardwert: 1000
tol	Die Zielfehlertoleranz für die ALS-Phase des Algorithmus. Damit lassen sich Minima besserer Qualität ermitteln, jedoch auf Kosten weiterer Berechnungen; und im Allgemeinen sollte hier keine Anpassung erfolgen. Optional Gültige Werte: Positive Gleitkommazahl Standardwert: 1e-8