Hiperparámetros de máquinas de factorización

La siguiente tabla contiene los hiperparámetros para el algoritmo de máquinas de factorización. Estos son los parámetros que establecen los usuarios para facilitar la estimación de los parámetros del modelo a partir de los datos. Los hiperparámetros necesarios que deben establecerse se enumerarán en primer lugar, en orden alfabético. Los hiperparámetros opcionales que se pueden establecer aparecen a continuación en la lista, también en orden alfabético.

Nombre del parámetro	Descripción
feature_dim	La dimensión del espacio de características de entrada. Podría tener un valor alto con la entrada dispersa. Obligatorio Valores válidos: número entero positivo Rango de valor sugerido: [10000,10000000]
num_factors	La dimensionalidad de la factorización. Obligatorio Valores válidos: número entero positivo Rango de valores sugerido: [2,1000], 64 normalmente genera buenos resultados y es un buen punto de partida.
predictor_type	El tipo de elemento de predicción. binary_classifier: para tareas de clasificación binaria regressor: para tareas de regresión. Obligatorio Valores válidos: String binary_classifier o regressor
bias_init_method	El método de inicialización para el plazo de sesgo: normal: inicializa las ponderaciones con valores aleatorios de muestra desde una distribución normal con una media de cero y una desviación estándar especificada por bias_init_sigma. uniform: inicializa las ponderaciones con valores aleatorios de muestra uniforme desde un rango especificado por [-bias_init_scale, +bias_init_scale]. constant: inicializa las ponderaciones en un valor escalar especificado por bias_init_value. Opcional Valores válidos: uniform, normal o constant Valor predeterminado: normal
bias_init_scale	Rango de la inicialización del plazo de sesgo. Surte efecto si bias_init_method está establecido en uniform. Opcional Valores válidos: número flotante no negativo Rango de valor sugerido: [1e-8, 512] Valor predeterminado: ninguno
bias_init_sigma	La desviación estándar para la inicialización del plazo de sesgo. Surte efecto si bias_init_method está establecido en normal. Opcional Valores válidos: número flotante no negativo Rango de valor sugerido: [1e-8, 512] Valor predeterminado: 0,01
bias_init_value	El valor inicial del plazo de sesgo. Surte efecto si bias_init_method está establecido en constant. Opcional Valores válidos: número flotante. Rango de valor sugerido: [1e-8, 512] Valor predeterminado: ninguno
bias_lr	La tasa de aprendizaje para el plazo de sesgo. Opcional Valores válidos: número flotante no negativo Rango de valor sugerido: [1e-8, 512] Valor predeterminado: 0.1
bias_wd	El decremento de ponderación para el plazo de sesgo. Opcional Valores válidos: número flotante no negativo Rango de valor sugerido: [1e-8, 512] Valor predeterminado: 0,01
clip_gradient	Parámetro del optimizador de recorte de gradientes. Recorta el gradiente proyectándolo en el intervalo [-clip_gradient, +clip_gradient]. Opcional Valores válidos: número flotante Valor predeterminado: ninguno
epochs	El número de fechas de inicio de capacitación que ejecutar. Opcional Valores válidos: número entero positivo Valor predeterminado: 1
eps	Parámetro de valores epsilon para evitar la división por 0. Opcional Valores válidos: número flotante. Valor sugerido: pequeño. Valor predeterminado: ninguno
factors_init_method	El método de inicialización para los plazos de factorización: normal: inicializa las ponderaciones con valores aleatorios de muestra desde una distribución normal con una media de cero y una desviación estándar especificada por factors_init_sigma. uniform: inicializa las ponderaciones con valores aleatorios de muestra uniforme desde un rango especificado por [-factors_init_scale, +factors_init_scale]. constant: inicializa las ponderaciones en un valor escalar especificado por factors_init_value. Opcional Valores válidos: uniform, normal o constant. Valor predeterminado: normal
factors_init_scale	El rango de la inicialización de los plazos de factorización. Surte efecto si factors_init_method está establecido en uniform. Opcional Valores válidos: número flotante no negativo Rango de valor sugerido: [1e-8, 512] Valor predeterminado: ninguno
factors_init_sigma	La desviación estándar para la inicialización de los plazos de factorización. Surte efecto si factors_init_method está establecido en normal. Opcional Valores válidos: número flotante no negativo Rango de valor sugerido: [1e-8, 512] Valor predeterminado: 0.001
factors_init_value	El valor inicial de los plazos de factorización. Surte efecto si factors_init_method está establecido en constant. Opcional Valores válidos: número flotante. Rango de valor sugerido: [1e-8, 512] Valor predeterminado: ninguno
factors_lr	La tasa de aprendizaje para los plazos de factorización. Opcional Valores válidos: número flotante no negativo Rango de valor sugerido: [1e-8, 512] Valor predeterminado: 0.0001
factors_wd	El decremento de ponderación para los plazos de factorización. Opcional Valores válidos: número flotante no negativo Rango de valor sugerido: [1e-8, 512] Valor predeterminado: 0.00001
linear_lr	La tasa de aprendizaje para plazos lineales. Opcional Valores válidos: número flotante no negativo Rango de valor sugerido: [1e-8, 512] Valor predeterminado: 0.001
linear_init_method	El método de inicialización para los plazos lineales: normal: inicializa las ponderaciones con valores aleatorios de muestra desde una distribución normal con una media de cero y una desviación estándar especificada por linear_init_sigma. uniform: inicializa las ponderaciones con valores aleatorios de muestra uniforme desde un rango especificado por [-linear_init_scale, +linear_init_scale]. constant: inicializa las ponderaciones en un valor escalar especificado por linear_init_value. Opcional Valores válidos: uniform, normal o constant. Valor predeterminado: normal
linear_init_scale	Rango de la inicialización de los plazos lineales. Surte efecto si linear_init_method está establecido en uniform. Opcional Valores válidos: número flotante no negativo Rango de valor sugerido: [1e-8, 512] Valor predeterminado: ninguno
linear_init_sigma	La desviación estándar para la inicialización de los plazos lineales. Surte efecto si linear_init_method está establecido en normal. Opcional Valores válidos: número flotante no negativo Rango de valor sugerido: [1e-8, 512] Valor predeterminado: 0,01
linear_init_value	El valor inicial de los plazos lineales. Surte efecto si se establece linear_init_method en constante. Opcional Valores válidos: número flotante. Rango de valor sugerido: [1e-8, 512] Valor predeterminado: ninguno
linear_wd	El decremento de ponderación para los plazos lineales. Opcional Valores válidos: número flotante no negativo Rango de valor sugerido: [1e-8, 512] Valor predeterminado: 0.001
mini_batch_size	El tamaño del minilote utilizado para la capacitación. Opcional Valores válidos: número entero positivo Valor predeterminado: 1000
rescale_grad	Parámetro del optimizador de reescalado de gradientes. Si se establece, multiplica el gradiente con rescale_grad antes de la actualización. Seleccione con frecuencia que sea 1,0/batch_size. Opcional Valores válidos: número flotante Valor predeterminado: ninguno