Microsoft.ML.Vision Obor názvů
Důležité
Některé informace platí pro předběžně vydaný produkt, který se může zásadně změnit, než ho výrobce nebo autor vydá. Microsoft neposkytuje žádné záruky, výslovné ani předpokládané, týkající se zde uváděných informací.
Obor názvů obsahující součásti klasifikace obrázků
Třídy
| ImageClassificationModelParameters |
Prediktor klasifikace obrázků Tato třída zapouzdřuje trénovaný model hluboké neurální sítě (DNN) a slouží k hodnocení obrázků. |
| ImageClassificationTrainer |
Trénování IEstimator<TTransformer> hluboké neurální sítě (DNN) pro klasifikaci obrázků |
| ImageClassificationTrainer.BottleneckMetrics |
Metriky pro hodnoty featurizace obrázků Vstupní image se předává prostřednictvím sítě a funkce se extrahují z druhé nebo poslední vrstvy, aby se vytrénovala vlastní úplná propojená vrstva, která slouží jako klasifikátor. |
| ImageClassificationTrainer.EarlyStopping |
Funkce předčasného zastavení zastaví trénování, když monitorované množství přestane zlepšovat. Modelováno po https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/00fad90125b18b80fe054de1055770cfb8fe4ba3/ tensorflow/python/keras/callbacks.py#L1143 |
| ImageClassificationTrainer.ImageClassificationMetrics |
Metriky pro fázi kritického bodu klasifikace obrázků a trénování Metriky trénu můžou mít hodnotu null, když je spuštěná fáze kritického bodu, takže zkontrolujte! |
| ImageClassificationTrainer.Options |
Options – třída pro ImageClassificationTrainer. |
| ImageClassificationTrainer.TrainMetrics |
Metriky trénování DNN |
Výčty
| ImageClassificationTrainer.Architecture |
Model klasifikace obrázků |
| ImageClassificationTrainer.EarlyStoppingMetric |
Označuje metriku, která se má monitorovat, aby se rozhodovala kritéria předčasného zastavení. |
| ImageClassificationTrainer.ImageClassificationMetrics.Dataset |
Určuje typ datové sady, u které se metrika hlásí. |