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# NTM のハイパーパラメータ
次の表に、Amazon SageMaker AI ニューラルトピックモデル (NTM) アルゴリズムで設定できるハイパーパラメータを示します。
| Parameter Name | 説明 |
| --- | --- |
| `feature_dim` | データセットの語彙サイズ。
**必須**
有効な値 : 正の整数 (最小: 1、最大: 1,000,000) |
| num\_topics | 必要なトピックの数。
**必須**
有効な値 : 正の整数 (最小: 2、最大: 1000) |
| batch\_norm | トレーニング中にバッチの正規化を使用するかどうか。
**オプション**
有効な値: *true* または *false*
デフォルト値: *false* |
| clip\_gradient | 各勾配コンポーネントの大きさの最大値。
**オプション**
有効な値: 浮動小数点 (最小: 1e-3)
デフォルト値は: 無限大 |
| encoder\_layers | エンコーダー内のレイヤーの数と、各レイヤーの出力サイズ。*auto* に設定すると、アルゴリズムは 3 x `num_topics` のサイズと 2 x `num_topics` のサイズのレイヤーをそれぞれ使用します。
**オプション**
有効な値 : 正の整数のカンマ区切りリストまたは *auto*
デフォルト値: *auto* |
| encoder\_layers\_activation | エンコーダーレイヤーで使用するアクティベーション関数。
**オプション**
有効な値: [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/ntm_hyperparameters.html)
デフォルト値: `sigmoid` |
| epochs | トレーニングデータへのパスの最大数。
**オプション**
有効な値: 正の整数 (最小: 1)
デフォルト値: 50 |
| learning\_rate | オプティマイザの学習レート。
**オプション**
有効な値: 浮動小数点 (最小: 1e-6、最大: 1.0)
デフォルト値: 0.001 |
| mini\_batch\_size | 各ミニバッチ内の例の数。
**オプション**
有効な値 : 正の整数 (最小: 1、最大: 10000)
デフォルト値: 256 |
| num\_patience\_epochs | 早期停止条件が評価される後続のエポック数。損失関数の変化が最後のエポック数 `num_patience_epochs` 以内に指定された `tolerance` を下回ると、早期停止がトリガーされます。早期停止を無効にするには、`num_patience_epochs` を `epochs` より大きい値にします。
**オプション**
有効な値: 正の整数 (最小: 1)
デフォルト値： 3 |
| optimizer | トレーニングに使用するオプティマイザ。
**オプション**
有効な値:[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/ntm_hyperparameters.html)
デフォルト値: `adadelta` |
| rescale\_gradient | 勾配の再スケール係数。
**オプション**
有効な値: 浮動小数点 (最小: 1e-3、最大: 1.0)
デフォルト値: 1.0 |
| sub\_sample | トレーニングのためにエポックごとにサンプリングするトレーニングデータの割合。
**オプション**
有効な値: 浮動小数点 (最小: 0.0、最大: 1.0)
デフォルト値: 1.0 |
| tolerance | 損失関数の最大相対変化。損失関数の変化が最後のエポック数 `num_patience_epochs` 以内にこの値を下回ると、早期停止がトリガーされます。
**オプション**
有効な値: 浮動小数点 (最小: 1e-6、最大: 0.1)
デフォルト値: 0.001 |
| weight\_decay | 重み減衰係数。L2 正規化を追加します。
**オプション**
有効な値: 浮動小数点 (最小: 0.0、最大: 1.0)
デフォルト値: 0.0 |