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# LDA ハイパーパラメータ
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`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。また、アルゴリズム固有のハイパーパラメータを文字列から文字列へのマップとして指定することもできます。次の表に、Amazon SageMaker AI によって提供される 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ます。詳細については、「[LDA の仕組み](lda-how-it-works.md)」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。<br />**必須**<br />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。<br />**必須**<br />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。<br />**必須**<br />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。<br />**オプション**<br />有効な値: 正の浮動小数<br />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。<br />**オプション**<br />有効な値: 正の整数<br />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。<br />**オプション**<br />有効な値: 正の整数<br />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。<br />**オプション**<br />有効な値: 正の浮動小数<br />デフォルト値: 1e-8 |