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# Iperparametri LDA
<a name="lda_hyperparameters"></a>

Nella richiesta `CreateTrainingJob` puoi specificare l'algoritmo di addestramento. Puoi anche specificare gli iperparametri specifichi dell'algoritmo come mappe stringa a stringa. La tabella seguente elenca gli iperparametri per l'algoritmo di addestramento LDA fornito da Amazon SageMaker AI. Per ulteriori informazioni, consulta [Come funziona LDA](lda-how-it-works.md).


| Nome parametro | Description | 
| --- | --- | 
| num\_topics | Il numero di argomenti per LDA da trovare all'interno dei dati.<br />**Campo obbligatorio**<br />Valori validi: numeri interi positivi | 
| feature\_dim | La dimensione del vocabolario del corpus di documento di input.<br />**Campo obbligatorio**<br />Valori validi: numeri interi positivi | 
| mini\_batch\_size | Il numero totale di documenti nel corpus di documento di input.<br />**Campo obbligatorio**<br />Valori validi: numeri interi positivi | 
| alpha0 | Supposizione iniziale per il parametro di concentrazione: la somma degli elementi del prior Dirichlet. I valori piccoli hanno maggiore probabilità di generare combinazioni di argomenti a densità bassa e valori grandi (maggiori di 1,0) producono combinazioni più uniformi. <br />**Opzionale**<br />Valori validi: float positivi<br />Valore predefinito: 1.0 | 
| max\_restarts | Il numero di riavvii da eseguire durante la fase di decomposizione spettrale dei minimi quadrati alternati (ALS) dell'algoritmo. Può essere utilizzato per trovare minima locali di qualità migliore a scapito dell'elaborazione aggiuntiva. Generalmente non richiede alcuna regolazione. <br />**Opzionale**<br />Valori validi: numeri interi positivi<br />Valore predefinito: 10 | 
| max\_iterations | Il numero massimo di iterazioni da eseguire durante la fase ALS dell'algoritmo. Può essere utilizzato per trovare minima di qualità migliore a scapito dell'elaborazione aggiuntiva. Generalmente non richiede alcuna regolazione. <br />**Opzionale**<br />Valori validi: numeri interi positivi<br />Valore predefinito: 1000 | 
| tol | La tolleranza di errore target per la fase ALS dell'algoritmo. Può essere utilizzato per trovare minima di qualità migliore a scapito dell'elaborazione aggiuntiva. Generalmente non richiede alcuna regolazione. <br />**Opzionale**<br />Valori validi: float positivi<br />Valore predefinito: 1e-8 |