因数分解機のハイパーパラメータ

次のテーブルに、因数分解機アルゴリズムのハイパーパラメータを示します。これらは、データからモデルパラメータを推定しやすくするためにユーザが設定するパラメータです。設定の必要がある必須ハイパーパラメータは、アルファベット順に最初に一覧表示されています。設定可能なオプションのハイパーパラメータは、アルファベット順に次に一覧表示されています。

Parameter Name	説明
feature_dim	入力特徴空間の次元。これはスパース入力では非常に高くなることがあります。 必須 有効な値: 正の整数。推奨値の範囲: [10000,10000000]
num_factors	因数分解の次元。 必須 有効な値: 正の整数。推奨値の範囲: [2,1000]。通常、64 が良好な結果を生成し、開始点として推奨されます。
predictor_type	予測子のタイプ。 binary_classifier: 二項分類タスクの場合。 regressor: 回帰タスクの場合。 必須 有効な値: 文字列: binary_classifier または regressor
bias_init_method	バイアス項の初期化方法。 normal: 平均が 0 で標準偏差が bias_init_sigma で指定された正規分布からサンプリングしたランダム値で重みを初期化します。 uniform: [-bias_init_scale, +bias_init_scale] で指定された範囲から均一にサンプリングされたランダム値で重みを初期化します。 constant: bias_init_value で指定されたスカラー値に重みを初期化します。 オプション 有効な値: uniform、normal、または constant デフォルト値: normal
bias_init_scale	バイアス項の初期化の範囲。bias_init_method が uniform に設定されている場合に有効です。 オプション 有効な値: 負以外の浮動小数点数。推奨値の範囲: [1e-8, 512]。 デフォルト値: なし
bias_init_sigma	バイアス項の初期化の標準偏差。bias_init_method が normal に設定されている場合に有効です。 オプション 有効な値: 負以外の浮動小数点数。推奨値の範囲: [1e-8, 512]。 デフォルト値: 0.01
bias_init_value	バイアス項の初期値。bias_init_method が constant に設定されている場合に有効です。 オプション 有効な値: 浮動小数点数。推奨値の範囲: [1e-8, 512]。 デフォルト値: なし
bias_lr	バイアス項の学習レート。 オプション 有効な値: 負以外の浮動小数点数。推奨値の範囲: [1e-8, 512]。 デフォルト値: 0.1
bias_wd	バイアス項の重み減衰。 オプション 有効な値: 負以外の浮動小数点数。推奨値の範囲: [1e-8, 512]。 デフォルト値: 0.01
clip_gradient	勾配クリッピングオプティマイザパラメータ。区間 [-clip_gradient, +clip_gradient] に投影することで勾配をクリップします。 オプション 有効な値: 浮動小数点数 デフォルト値: なし
epochs	実行するトレーニングエポックの数。 オプション 有効な値: 正の整数 デフォルト値： 1
eps	0 による除算を回避するための Epsilon パラメータ。 オプション 有効な値: 浮動小数点数。推奨値: small。 デフォルト値: なし
factors_init_method	因数分解項の初期化方法。 normal: 平均が 0 で標準偏差が factors_init_sigma で指定された正規分布からサンプリングしたランダム値で重みを初期化します。 uniform: [-factors_init_scale, +factors_init_scale] で指定された範囲から均一にサンプリングされたランダム値で重みを初期化します。 constant: factors_init_value で指定されたスカラー値に重みを初期化します。 オプション 有効な値: uniform、normal、または constant デフォルト値: normal
factors_init_scale	因数分解項の初期化の範囲。factors_init_method が uniform に設定されている場合に有効です。 オプション 有効な値: 負以外の浮動小数点数。推奨値の範囲: [1e-8, 512]。 デフォルト値: なし
factors_init_sigma	因数分解項の初期化の標準偏差。factors_init_method が normal に設定されている場合に有効です。 オプション 有効な値: 負以外の浮動小数点数。推奨値の範囲: [1e-8, 512]。 デフォルト値: 0.001
factors_init_value	因数分解項の初期値。factors_init_method が constant に設定されている場合に有効です。 オプション 有効な値: 浮動小数点数。推奨値の範囲: [1e-8, 512]。 デフォルト値: なし
factors_lr	因数分解項の学習レート。 オプション 有効な値: 負以外の浮動小数点数。推奨値の範囲: [1e-8, 512]。 デフォルト値: 0.0001
factors_wd	因数分解項の重み減衰。 オプション 有効な値: 負以外の浮動小数点数。推奨値の範囲: [1e-8, 512]。 デフォルト値: 0.00001
linear_lr	線形項の学習レート。 オプション 有効な値: 負以外の浮動小数点数。推奨値の範囲: [1e-8, 512]。 デフォルト値: 0.001
linear_init_method	線形項の初期化方法。 normal: 平均が 0 で標準偏差が linear_init_sigma で指定された正規分布からサンプリングしたランダム値で重みを初期化します。 uniform: [-linear_init_scale, +linear_init_scale] で指定された範囲から均一にサンプリングされたランダム値で重みを初期化します。 constant: linear_init_value で指定されたスカラー値に重みを初期化します。 オプション 有効な値: uniform、normal、または constant デフォルト値: normal
linear_init_scale	線形項の初期化の範囲。linear_init_method が uniform に設定されている場合に有効です。 オプション 有効な値: 負以外の浮動小数点数。推奨値の範囲: [1e-8, 512]。 デフォルト値: なし
linear_init_sigma	線形項の初期化の標準偏差。linear_init_method が normal に設定されている場合に有効です。 オプション 有効な値: 負以外の浮動小数点数。推奨値の範囲: [1e-8, 512]。 デフォルト値: 0.01
linear_init_value	線形項の初期値。linear_init_method が constant に設定されている場合に有効です。 オプション 有効な値: 浮動小数点数。推奨値の範囲: [1e-8, 512]。 デフォルト値: なし
linear_wd	線形項の重み減衰。 オプション 有効な値: 負以外の浮動小数点数。推奨値の範囲: [1e-8, 512]。 デフォルト値: 0.001
mini_batch_size	トレーニングに使用されるミニバッチのサイズ。 オプション 有効な値: 正の整数 デフォルト値: 1000
rescale_grad	勾配再スケーリングオプティマイザパラメータ。設定されている場合、更新前に勾配を rescale_grad で乗算します。多くの場合、1.0/batch_size として選択されます。 オプション 有効な値: 浮動小数点数 デフォルト値: なし