ISupportSdcaLoss Schnittstelle

Definition

Namespace:

Microsoft.ML.Trainers

Assembly:

Microsoft.ML.Data.dll

Paket:

Microsoft.ML v3.0.1

Die Verlustfunktion weiß möglicherweise die Lösung für das optimale duale Update Ref: Sec(6.2) von http://jmlr.org/papers/volume14/shalev-shwartz13a/shalev-shwartz13a.pdf

public interface ISupportSdcaLoss : Microsoft.ML.Trainers.ILossFunction<float,float>, Microsoft.ML.Trainers.IScalarLoss

type ISupportSdcaLoss = interface
    interface IScalarLoss
    interface ILossFunction<single, single>

Public Interface ISupportSdcaLoss
Implements ILossFunction(Of Single, Single), IScalarLoss

Abgeleitet

Microsoft.ML.Trainers.HingeLoss

Microsoft.ML.Trainers.ISupportSdcaClassificationLoss

Microsoft.ML.Trainers.ISupportSdcaRegressionLoss

Microsoft.ML.Trainers.LogLoss

Microsoft.ML.Trainers.SmoothedHingeLoss

Microsoft.ML.Trainers.SquaredLoss

Implementiert

ILossFunction<Single,Single> IScalarLoss

Methoden

ComputeDualUpdateInvariant(Single)	Die Verlustfunktion weiß möglicherweise die Lösung für das optimale duale Update Ref: Sec(6.2) von http://jmlr.org/papers/volume14/shalev-shwartz13a/shalev-shwartz13a.pdf
Derivative(Single, Single)	Derivate der Verlustfunktion im Hinblick auf die Ausgabe (Geerbt von IScalarLoss)
DualLoss(Single, Single)	Die Funktion "Dual Loss" für ein Schulungsbeispiel. Wenn f(x) die Verlustfunktion in einem einzelnen Schulungsbeispiel angibt, gibt diese Funktion -f*(-x*) zurück, wobei f*(x*) das Fenchel-Konjugate von f(x) ist.
DualUpdate(Single, Single, Single, Single, Int32)	Berechnen des dualen Updates (\Delta\alpha_i) in SDCA alpha: duale Variable bei der angegebenen Instanz lambdaN: L2 const x number of instances zwischengespeicherte Invariant, die von der oben genannten Methode angezeigt wird
Loss(TOutput, TLabel)	Berechnet den Verlust aufgrund der Ausgabe und der Grundwahrkeit. Beachten Sie, dass der Rückgabewert "Double" aufweist, da der Verlust in der Regel über viele Instanzen gesammelt wird. (Geerbt von ILossFunction<TOutput,TLabel>)