LDA ハイパーパラメータ

CreateTrainingJob リクエストで、トレーニングアルゴリズムを指定します。アルゴリズム固有のハイパーパラメータをマップとして指定することもできます。 string-to-string 次の表は、Amazon が提供する LDA トレーニングアルゴリズムのハイパーパラメータを示しています。 SageMaker詳細については、「LDA の仕組み」を参照してください。

Parameter Name	説明
num_topics	データ内で見つける LDA のトピックの数。 必須 有効な値: 正の整数
feature_dim	入力ドキュメントコーパスの語彙のサイズ。 必須 有効な値: 正の整数
mini_batch_size	入力ドキュメントコーパス内のドキュメントの合計数。 必須 有効な値: 正の整数
alpha0	集中パラメータの最初の推測: 前のディリクレの要素の合計。小さな値ではスパーストピック混在を生成する可能性が高く、大きな値 (1.0 以上) はより均一な混合物を生成します。 オプション 有効な値: 正の浮動小数 デフォルト値: 1.0
max_restarts	アルゴリズムの交互最小二乗法 (ALS) スペクトル分解フェーズで実行する再起動の回数。追加の計算を犠牲にして、より良い品質のローカル最小値を見つけるために使用できますが、通常は調整しないでください。 オプション 有効な値: 正の整数 デフォルト値: 10
max_iterations	アルゴリズムの ALS フェーズで実行する反復の最大回数。追加の計算を犠牲にして、より良い品質の最小値を見つけるために使用できますが、通常は調整しないでください。 オプション 有効な値: 正の整数 デフォルト値: 1000
tol	アルゴリズムの ALS フェーズの目標のエラー許容値。追加の計算を犠牲にして、より良い品質の最小値を見つけるために使用できますが、通常は調整しないでください。 オプション 有効な値: 正の浮動小数 デフォルト値: 1e-8