ISupportSdcaRegressionLoss Schnittstelle

Definition

Namespace:

Microsoft.ML.Trainers

Assembly:

Microsoft.ML.Data.dll

Paket:

Microsoft.ML v3.0.1

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

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

Public Interface ISupportSdcaRegressionLoss
Implements ILossFunction(Of Single, Single), IRegressionLoss, ISupportSdcaLoss

Abgeleitet

Microsoft.ML.Trainers.SquaredLoss

Implementiert

ILossFunction<Single,Single> IRegressionLoss IScalarLoss ISupportSdcaLoss

Methoden

ComputeDualUpdateInvariant(Single)	(Geerbt von ISupportSdcaLoss)
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. (Geerbt von ISupportSdcaLoss)
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 (Geerbt von ISupportSdcaLoss)
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>)