def _get_kwargs(**kwargs):
    """
    Returns dictionary of relevant training parameters from **kwargs

    Args:
        **kwargs: key word arguments

    Returns:
        dict: relevant relevant kwargs, else default values
    """

    return {
        'model': kwargs.get('model'),
        'train_ds': kwargs.get('train_ds'),
        'eval_ds': kwargs.get('eval_ds'),
        'epochs': kwargs.get('epochs', 100),
        'batch_size': kwargs.get('batch_size', 32),
        'valid_size': kwargs.get('valid_size', 0.2),
        'patience': kwargs.get('patience', 32),
        'lr_decay': kwargs.get('lr_decay', 0.0),
        'lr': kwargs.get('lr', 0.001),
        'beta_1': kwargs.get('beta_1', 0.9),
        'beta_2': kwargs.get('beta_2', 0.999),
        'eps': kwargs.get('eps', 1e-08),
        'weight_decay': kwargs.get('weight_decay', 0.0),
        'hidden_dim': kwargs.get('hidden_dim', 128),
        'n_hidden': kwargs.get('n_hidden', 2),
        'dropout': kwargs.get('dropout', 0.0),
        'amsgrad': kwargs.get('amsgrad', False)
    }