Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris. # Mesin Faktorisasi Hyperparameters Tabel berikut berisi hyperparameters untuk algoritma Factorization Machines. Ini adalah parameter yang ditetapkan oleh pengguna untuk memfasilitasi estimasi parameter model dari data. Hyperparameter yang diperlukan yang harus ditetapkan terdaftar terlebih dahulu, dalam urutan abjad. Hyperparameter opsional yang dapat diatur tercantum berikutnya, juga dalam urutan abjad. | Nama Parameter | Deskripsi | | --- | --- | | feature\$1dim | Dimensi ruang fitur input. Ini bisa sangat tinggi dengan input yang jarang. **Diperlukan** Nilai yang valid: Bilangan bulat positif. Rentang nilai yang disarankan: [10000,10000000] | | num\$1factors | Dimensionalitas faktorisasi. **Diperlukan** Nilai yang valid: Bilangan bulat positif. Rentang nilai yang disarankan: [2.000], 64 biasanya menghasilkan hasil yang baik dan merupakan titik awal yang baik. | | predictor\$1type | Jenis prediktor. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/sagemaker/latest/dg/fact-machines-hyperparameters.html) **Diperlukan** Nilai yang valid: String: `binary_classifier` atau `regressor` | | bias\$1init\$1method | Metode inisialisasi untuk istilah bias: [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/sagemaker/latest/dg/fact-machines-hyperparameters.html) **Opsional** Nilai valid: `uniform`, `normal`, atau `constant` Nilai default: `normal` | | bias\$1init\$1scale | Rentang untuk inisialisasi istilah bias. Berlaku jika `bias_init_method` diatur ke`uniform`. **Opsional** Nilai yang valid: Float non-negatif. Rentang nilai yang disarankan: [1e-8, 512]. Nilai default: Tidak ada | | bias\$1init\$1sigma | Standar deviasi untuk inisialisasi istilah bias. Berlaku jika `bias_init_method` diatur ke`normal`. **Opsional** Nilai yang valid: Float non-negatif. Rentang nilai yang disarankan: [1e-8, 512]. Nilai default: 0,01 | | bias\$1init\$1value | Nilai awal istilah bias. Berlaku jika `bias_init_method` diatur ke`constant`. **Opsional** Nilai yang valid: Float. Rentang nilai yang disarankan: [1e-8, 512]. Nilai default: Tidak ada | | bias\$1lr | Tingkat pembelajaran untuk istilah bias. **Opsional** Nilai yang valid: Float non-negatif. Rentang nilai yang disarankan: [1e-8, 512]. Nilai default: 0,1 | | bias\$1wd | Peluruhan berat untuk istilah bias. **Opsional** Nilai yang valid: Float non-negatif. Rentang nilai yang disarankan: [1e-8, 512]. Nilai default: 0,01 | | clip\$1gradient | Parameter pengoptimal kliping gradien. Klip gradien dengan memproyeksikan ke interval [-`clip_gradient`, \$1`clip_gradient`]. **Opsional** Nilai yang valid: Float Nilai default: Tidak ada | | epochs | Jumlah zaman pelatihan untuk dijalankan. **Opsional** Nilai yang valid: Bilangan bulat positif Nilai default: 1 | | eps | Parameter Epsilon untuk menghindari pembagian dengan 0. **Opsional** Nilai yang valid: Float. Nilai yang disarankan: kecil. Nilai default: Tidak ada | | factors\$1init\$1method | Metode inisialisasi untuk istilah faktorisasi: [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/sagemaker/latest/dg/fact-machines-hyperparameters.html) **Opsional** Nilai yang valid:`uniform`,`normal`, atau`constant`. Nilai default: `normal` | | factors\$1init\$1scale | Rentang untuk inisialisasi istilah faktorisasi. Berlaku jika `factors_init_method` diatur ke`uniform`. **Opsional** Nilai yang valid: Float non-negatif. Rentang nilai yang disarankan: [1e-8, 512]. Nilai default: Tidak ada | | factors\$1init\$1sigma | Standar deviasi untuk inisialisasi istilah faktorisasi. Berlaku jika `factors_init_method` diatur ke`normal`. **Opsional** Nilai yang valid: Float non-negatif. Rentang nilai yang disarankan: [1e-8, 512]. Nilai default: 0,001 | | factors\$1init\$1value | Nilai awal istilah faktorisasi. Berlaku jika `factors_init_method` diatur ke`constant`. **Opsional** Nilai yang valid: Float. Rentang nilai yang disarankan: [1e-8, 512]. Nilai default: Tidak ada | | factors\$1lr | Tingkat pembelajaran untuk istilah faktorisasi. **Opsional** Nilai yang valid: Float non-negatif. Rentang nilai yang disarankan: [1e-8, 512]. Nilai default: 0,0001 | | factors\$1wd | Peluruhan berat untuk istilah faktorisasi. **Opsional** Nilai yang valid: Float non-negatif. Rentang nilai yang disarankan: [1e-8, 512]. Nilai default: 0,00001 | | linear\$1lr | Tingkat pembelajaran untuk istilah linier. **Opsional** Nilai yang valid: Float non-negatif. Rentang nilai yang disarankan: [1e-8, 512]. Nilai default: 0,001 | | linear\$1init\$1method | Metode inisialisasi untuk istilah linier: [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/sagemaker/latest/dg/fact-machines-hyperparameters.html) **Opsional** Nilai yang valid:`uniform`,`normal`, atau`constant`. Nilai default: `normal` | | linear\$1init\$1scale | Rentang untuk inisialisasi istilah linier. Berlaku jika `linear_init_method` diatur ke`uniform`. **Opsional** Nilai yang valid: Float non-negatif. Rentang nilai yang disarankan: [1e-8, 512]. Nilai default: Tidak ada | | linear\$1init\$1sigma | Standar deviasi untuk inisialisasi istilah linier. Berlaku jika `linear_init_method` diatur ke`normal`. **Opsional** Nilai yang valid: Float non-negatif. Rentang nilai yang disarankan: [1e-8, 512]. Nilai default: 0,01 | | linear\$1init\$1value | Nilai awal istilah linier. Berlaku jika `linear_init_method` diatur ke *konstan*. **Opsional** Nilai yang valid: Float. Rentang nilai yang disarankan: [1e-8, 512]. Nilai default: Tidak ada | | linear\$1wd | Peluruhan berat untuk istilah linier. **Opsional** Nilai yang valid: Float non-negatif. Rentang nilai yang disarankan: [1e-8, 512]. Nilai default: 0,001 | | mini\$1batch\$1size | Ukuran mini-batch yang digunakan untuk pelatihan. **Opsional** Nilai yang valid: Bilangan bulat positif Nilai default: 1000 | | rescale\$1grad | Parameter pengoptimal penskalaan ulang gradien. Jika diatur, kalikan gradien dengan `rescale_grad` sebelum memperbarui. Sering memilih menjadi 1.0/`batch_size`. **Opsional** Nilai yang valid: Float Nilai default: Tidak ada |