ImageClassificationTrainer.Options Třída

Definice

Obor názvů:

Microsoft.ML.Vision

Sestavení:

Microsoft.ML.Vision.dll

Balíček:

Microsoft.ML.Vision v2.0.0

Třída Options pro ImageClassificationTrainer.

public sealed class ImageClassificationTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.TrainerInputBaseWithLabel

type ImageClassificationTrainer.Options = class
    inherit TrainerInputBaseWithLabel

Public NotInheritable Class ImageClassificationTrainer.Options
Inherits TrainerInputBaseWithLabel

Dědičnost

Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

ImageClassificationTrainer.Options

Konstruktory

ImageClassificationTrainer.Options()

Třída Options pro ImageClassificationTrainer.

Pole

Arch	Určuje architekturu modelu, která se má použít v případě trénování klasifikace obrázků pomocí transferového učení. Výchozí architektura je Resnet_v2_50.
BatchSize	Počet ukázek, které se mají použít pro minidávkové trénování Výchozí hodnota batchSize je 10.
EarlyStoppingCriteria	Parametry techniky předčasného zastavení, které se mají použít k ukončení trénování, když se metrika trénování přestane zlepšovat. Ve výchozím nastavení je funkce EarlyStopping zapnutá a metrika monitorování je Přesnost.
Epoch	Počet iterací trénování Výchozí hodnota pro Epoch je 200.
FeatureColumnName	Sloupec, který se má použít pro funkce. (Zděděno od TrainerInputBase)
FinalModelPrefix	Konečný model a soubory kontrolních bodů / předpona složky pro ukládání souborů grafu. Výchozí předpona je "custom_retrained_model_based_on_".
LabelColumnName	Sloupec, který se má použít pro popisky. (Zděděno od TrainerInputBaseWithLabel)
LearningRate	Rychlost učení, která se má použít při optimalizaci. Výchozí hodnota pro Rychlost učení je 0,01.
LearningRateScheduler	Třída, která provádí plánování rychlosti učení. Výchozí plánovač rychlosti učení je exponenciální pokles rychlosti učení.
MetricsCallback	Zpětné volání pro hlášení statistik o přesnosti/křížové entropii během trénovací fáze. Zpětné volání metrik je ve výchozím nastavení nastaveno na hodnotu null.
PredictedLabelColumnName	Název tenzoru, který bude obsahovat predikovaný popisek ze skóre výstupu poslední vrstvy po dokončení přenosu učení. Výchozí název tensoru je PredictedLabel.
ReuseTrainSetBottleneckCachedValues	Označuje, že se nemají znovu vypočítat hodnoty sady kritických bodů v mezipaměti, pokud už jsou ve složce bin k dispozici. Tento parametr je ve výchozím nastavení nastaven na hodnotu false.
ReuseValidationSetBottleneckCachedValues	Označuje, že se nemají znovu vypočítat hodnoty ověřovací sady kritických bodů v mezipaměti, pokud už jsou ve složce bin k dispozici. Tento parametr je ve výchozím nastavení nastaven na hodnotu false.
ScoreColumnName	Název tenzoru, který bude obsahovat výstupní skóre poslední vrstvy po dokončení přenosu učení. Výchozí název tensoru je "Score".
TestOnTrainSet	Označuje vyhodnocení modelu na trénovací sadě po každé epochě. Test na trénovací sadě je ve výchozím nastavení nastavený na hodnotu true.
TrainSetBottleneckCachedValuesFileName	Označuje název souboru v pracovním prostoru pro ukládání hodnot kritických bodů sady pro ukládání do mezipaměti. Výchozí název souboru je "trainSetBottleneckFile.csv".
ValidationSet	Ověřovací sada.
ValidationSetBottleneckCachedValuesFileName	Označuje název souboru v pracovním prostoru pro ukládání hodnot kritických bodů ověřovací sady pro ukládání do mezipaměti. Výchozí název souboru je "validationSetBottleneckFile.csv".
ValidationSetFraction	Pokud ověřovací sada není předána, použije se jako ověření zlomek trénovací sady. Pokud chcete toto chování zakázat, nastavte ValidationSetFraction hodnotu null. Přijímá hodnotu mezi 0 a 1,0, výchozí hodnota je 0,1 nebo 10 % trénové sady.
WorkspacePath	Označuje cestu, kam se ukládají soubory mezipaměti kritických bodů image a natrénovaný model. Výchozí hodnota je nový dočasný adresář.