ImageClassificationSearchSpace الفصل

ابحث عن مساحة لتصنيف صور AutoML وتصنيف الصور متعدد المهام.

توريث

azure.ai.ml.entities._mixins.RestTranslatableMixin

ImageClassificationSearchSpace

الدالمنشئ

ImageClassificationSearchSpace(*, ams_gradient: bool | SweepDistribution | None = None, beta1: float | SweepDistribution | None = None, beta2: float | SweepDistribution | None = None, distributed: bool | SweepDistribution | None = None, early_stopping: bool | SweepDistribution | None = None, early_stopping_delay: int | SweepDistribution | None = None, early_stopping_patience: int | SweepDistribution | None = None, enable_onnx_normalization: bool | SweepDistribution | None = None, evaluation_frequency: int | SweepDistribution | None = None, gradient_accumulation_step: int | SweepDistribution | None = None, layers_to_freeze: int | SweepDistribution | None = None, learning_rate: float | SweepDistribution | None = None, learning_rate_scheduler: str | SweepDistribution | None = None, model_name: str | SweepDistribution | None = None, momentum: float | SweepDistribution | None = None, nesterov: bool | SweepDistribution | None = None, number_of_epochs: int | SweepDistribution | None = None, number_of_workers: int | SweepDistribution | None = None, optimizer: str | SweepDistribution | None = None, random_seed: int | SweepDistribution | None = None, step_lr_gamma: float | SweepDistribution | None = None, step_lr_step_size: int | SweepDistribution | None = None, training_batch_size: int | SweepDistribution | None = None, validation_batch_size: int | SweepDistribution | None = None, warmup_cosine_lr_cycles: float | SweepDistribution | None = None, warmup_cosine_lr_warmup_epochs: int | SweepDistribution | None = None, weight_decay: float | SweepDistribution | None = None, training_crop_size: int | SweepDistribution | None = None, validation_crop_size: int | SweepDistribution | None = None, validation_resize_size: int | SweepDistribution | None = None, weighted_loss: int | SweepDistribution | None = None)

المعلمات

ams_gradient

str أو <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

مطلوب

تمكين AMSGrad عندما يكون المحسن هو "آدم" أو "adamw".

beta1

float أو <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

مطلوب

قيمة 'beta1' عندما يكون المحسن هو 'آدم' أو 'adamw'. لابد أن يكون عددًا عشريًا في النطاق [0، 1].

beta2

float أو <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

مطلوب

قيمة 'beta2' عندما يكون المحسن هو 'adam' أو 'adamw'. لابد أن يكون عددًا عشريًا في النطاق [0، 1].

distributed

bool أو <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

مطلوب

ما إذا كنت تريد استخدام تدريب الموزع.

early_stopping

bool أو <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

مطلوب

قم بتمكين منطق الإيقاف المبكر في أثناء التدريب.

early_stopping_delay

int أو <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

مطلوب

الحد الأدنى لعدد الفترات أو تقييمات التحقق من الصحة للانتظار قبل تتبع تحسين القياس الأساسي للإيقاف المبكر. يجب أن تكون عدداً صحيحاً موجباً.

early_stopping_patience

int أو <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

مطلوب

الحد الأدنى لعدد الفترات أو تقييمات التحقق من الصحة مع عدم وجود تحسين قياسي أساسي قبل إيقاف التشغيل. يجب أن تكون عدداً صحيحاً موجباً.

enable_onnx_normalization

bool أو <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

مطلوب

تمكين التسوية عند تصدير نموذج ONNX.

evaluation_frequency

int أو <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

مطلوب

قم بالتكرار لتقييم مجموعة بيانات التحقق من الصحة للحصول على درجات القياس. يجب أن تكون عدداً صحيحاً موجباً.

gradient_accumulation_step

int أو <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

مطلوب

يعني تراكم التدرج تشغيل عدد مكون من خطوات "GradAccumulationStep" دون تحديث أوزان النموذج أثناء تجميع تدرجات هذه الخطوات، ثم استخدام التدرجات المتراكمة لحساب تحديثات الوزن. يجب أن تكون عدداً صحيحاً موجباً.

layers_to_freeze

int أو <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

مطلوب

عدد الطبقات المراد تجميدها للنموذج. يجب أن تكون عدداً صحيحاً موجباً. على سبيل المثال، تمرير 2 كقيمة ل "seresnext" يعني تجميد الطبقة0 والطبقة 1. للحصول على قائمة كاملة بالنماذج المدعومة وتفاصيل حول تجميد الطبقة، يرجى الاطلاع على: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/reference-automl-images-hyperparameters#model-agnostic-hyperparameters. # pylint: disable=line-too-long

learning_rate

float أو <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

مطلوب

معدل التعلم الأولي. لابد أن يكون عددًا عشريًا في النطاق [0، 1].

learning_rate_scheduler

str أو <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

مطلوب

نوع مُجدول معدل التعلم. يجب أن يكون "warmup_cosine" أو "خطوة".

model_name

str أو <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

مطلوب

اسم النموذج المراد استخدامه للتدريب. لمزيد من المعلومات حول النماذج المتاحة، يرجى زيارة الوثائق الرسمية: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

momentum

float أو <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

مطلوب

قيمة الزخم عندما يكون المحسن 'sgd'. لابد أن يكون عددًا عشريًا في النطاق [0، 1].

nesterov

bool أو <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

مطلوب

تمكين nesterov عندما يكون المحسن 'sgd'.

number_of_epochs

int أو <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

مطلوب

عدد فترات التدريب. يجب أن تكون عدداً صحيحاً موجباً.

number_of_workers

int أو <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

مطلوب

عدد عمال تحميل البيانات. يجب أن يكون عددا صحيحا غير سالب.

optimizer

str أو <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

مطلوب

نوع المُحسِن. يجب أن يكون إما 'sgd' أو 'adam' أو 'adamw'.

random_seed

int أو <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

مطلوب

بذور عشوائية لاستخدامها عند استخدام التدريب الحتمية.

step_lr_gamma

float أو <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

مطلوب

قيمة غاما عندما يكون مجدول معدل التعلم هو "الخطوة". لابد أن يكون عددًا عشريًا في النطاق [0، 1].

step_lr_step_size

int أو <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

مطلوب

قيمة حجم الخطوة عندما يكون مجدول معدل التعلم هو "الخطوة". يجب أن تكون عدداً صحيحاً موجباً.

training_batch_size

int أو <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

مطلوب

حجم دفعة التدريب. يجب أن تكون عدداً صحيحاً موجباً.

validation_batch_size

str أو <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

مطلوب

حجم دُفعة التحقق من الصحة. يجب أن تكون عدداً صحيحاً موجباً.

warmup_cosine_lr_cycles

float أو <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

مطلوب

قيمة دورة جيب التمام عندما يكون مجدول معدل التعلم هو "warmup_cosine". لابد أن يكون عددًا عشريًا في النطاق [0، 1].

warmup_cosine_lr_warmup_epochs

int أو <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

مطلوب

قيمة فترات التجهيز عندما يكون مجدول معدل التعلم هو "warmup_cosine". يجب أن تكون عدداً صحيحاً موجباً.

weight_decay

float أو <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

مطلوب

قيمة تسوس الوزن عندما يكون المحسن 'sgd' أو 'adam' أو 'adamw'. يجب أن يكون عائما في النطاق[0، 1].

training_crop_size

int أو <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

مطلوب

حجم اقتصاص الصورة الذي يتم إدخاله إلى الشبكة العصبية لمجموعة بيانات التدريب. يجب أن تكون عدداً صحيحاً موجباً.

validation_crop_size

int أو <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

مطلوب

حجم اقتصاص الصورة الذي يتم إدخاله إلى الشبكة العصبية لمجموعة بيانات التحقق من الصحة. يجب أن تكون عدداً صحيحاً موجباً.

validation_resize_size

int أو <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

مطلوب

حجم الصورة التي يجب تغيير حجمها قبل القص لمجموعة بيانات التحقق من الصحة. يجب أن تكون عدداً صحيحاً موجباً.

weighted_loss

int أو <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

مطلوب

خسارة مرجحة. القيم المقبولة هي 0 لعدم وجود خسارة مرجحة. 1 للخسارة المرجحة مع sqrt. (class_weights). 2 تعني وجود خسارة مرجحة مع class_weights. لابد أن تكون 0 أو 1 أو 2.