本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。
在 CreateTransformJob 请求中，您可以指定训练算法。您也可以将特定于算法的超参数指定为地图。 string-to-string下表列出了 Amazon A SageMaker I IP Insights 算法的超参数。
| 参数名称 | 描述 |
|---|---|
num_entity_vectors |
要训练的实体向量表示形式（实体嵌入向量）的数量。使用哈希函数，将训练集中的每个实体随机分配给其中一个向量。由于哈希冲突，可能会将多个实体分配给同一个向量。这将导致同一个向量表示多个实体。只要碰撞率不太严重，这对模型性能的影响通常可以忽略。要保持较低的碰撞率，请将此值设置得尽可能高。但是，对于训练和推理，模型大小以及随之而来的内存需求都会随此超参数线性扩展。我们建议您将此值设置为唯一实体标识符数量的两倍。 必填 有效值：1 ≤ 正整数 ≤ 250,000,000 |
vector_dim |
用于表示实体和 IP 地址的嵌入向量的大小。值越大，使用这些表示形式可以编码的信息就越多。在实际应用中，模型大小随此参数线性扩展，并限制维度可以达到的大小。此外，使用太大的向量表示形式可能会导致模型过度拟合，尤其是对于小型训练数据集而言。如果模型没有在数据中学到任何模式，但有效地记住了训练数据，因此在推理过程中不能很好地概括并且性能不佳，就会发生过度拟合。建议值为 128。 必填 有效值：4 ≤ 正整数 ≤ 4096 |
batch_metrics_publish_interval |
Apache MXNet Speedometer 函数打印网络训练速度（样本/秒）的间隔（每 X 个批次）。 可选 有效值：正整数 ≥ 1 默认值：1000 |
epochs |
训练数据的传递次数。最佳值取决于您的数据大小和学习率。典型值范围为 5 到 100。 可选 有效值：正整数 ≥ 1 默认值：10 |
learning_rate |
优化程序的学习率。IP Insights 使用 gradient-descent-based Adam 优化器。学习率可以有效地控制每次迭代时更新模型参数的步进大小。过大的学习率可能会导致模型偏离，因为训练可能超过最低限度。另一方面，学习率太小会减慢收敛速度。典型值范围从 1e-4 到 1e-1。 可选 有效值：1e-6 ≤ 浮点值 ≤ 10.0 默认值：0.001 |
mini_batch_size |
每个小批量中的示例数。训练过程分小批量来处理数据。最佳值取决于数据集中唯一账户标识符的数量。通常，越大 可选 有效值：1 ≤ 正整数 ≤ 500000 默认值：10,000 |
num_ip_encoder_layers |
用于编码 IP 地址嵌入的完全连接层的数量。层数越多，模型捕获 IP 地址之间模式的能力就越大。但是，使用大量的层会增加过度拟合的可能性。 可选 有效值：0 ≤ 正整数 ≤ 100 默认值：1 |
random_negative_sampling_rate |
针对每个输入示例生成的随机负采样的数量 R。训练过程依赖于负采样来防止模型的向量表示折叠到单个点。随机负采样为小批量中的每个输入账户生成 R 个随机 IP 地址。 可选 有效值：0 ≤ 正整数 ≤ 500 默认值：1 |
shuffled_negative_sampling_rate |
针对每个输入示例生成的随机负采样的数量 S。在某些情况下，它有助于使用从训练数据本身随机挑选的更真实的负采样。这种负样本是通过在一个小批次中随机排序数据来实现的。随机排列负采样通过在小批量内随机排列 IP 地址和账户对来生成 S 负 IP 地址。 可选 有效值：0 ≤ 正整数 ≤ 500 默认值：1 |
weight_decay |
权重衰减系数。此参数添加了一个 L2 正则化系数，这是防止模型过度拟合训练数据所必需的。 可选 有效值：0.0 ≤ 浮点值 ≤ 10.0 默认值：0.00001 |