SgdNonCalibratedTrainer.Options Klasse
Definition
Wichtig
Einige Informationen beziehen sich auf Vorabversionen, die vor dem Release ggf. grundlegend überarbeitet werden. Microsoft übernimmt hinsichtlich der hier bereitgestellten Informationen keine Gewährleistungen, seien sie ausdrücklich oder konkludent.
Optionen für die SgdNonCalibratedTrainer verwendung in SgdNonCalibrated(Options).
public sealed class SgdNonCalibratedTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.SgdBinaryTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LinearBinaryModelParameters>.OptionsBase
type SgdNonCalibratedTrainer.Options = class
inherit SgdBinaryTrainerBase<LinearBinaryModelParameters>.OptionsBase
Public NotInheritable Class SgdNonCalibratedTrainer.Options
Inherits SgdBinaryTrainerBase(Of LinearBinaryModelParameters).OptionsBase
- Vererbung
-
SgdNonCalibratedTrainer.Options
Konstruktoren
SgdNonCalibratedTrainer.Options() |
Optionen für die SgdNonCalibratedTrainer verwendung in SgdNonCalibrated(Options). |
Felder
CheckFrequency |
Bestimmt die Häufigkeit der Überprüfung auf Konvergenz in Bezug auf die Anzahl der Iterationen. (Geerbt von SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase) |
ConvergenceTolerance |
Die Konvergenztoleranz. Wenn der exponentielle gleitende Mittelwert von Verlustminderungen unter dieser Toleranz fällt, gilt der Algorithmus als konvergiert und wird beendet. (Geerbt von SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase) |
ExampleWeightColumnName |
Spalte zum Verwenden von z. B. Gewichtung. (Geerbt von TrainerInputBaseWithWeight) |
FeatureColumnName |
Spalte, die für Features verwendet werden soll. (Geerbt von TrainerInputBase) |
L2Regularization |
Die L2-Gewichtung für die Regularisierung. (Geerbt von SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase) |
LabelColumnName |
Spalte, die für Bezeichnungen verwendet werden soll. (Geerbt von TrainerInputBaseWithLabel) |
LearningRate |
Die anfängliche Lernrate, die von SGD verwendet wird. (Geerbt von SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase) |
LossFunction |
Die zu verwendende Verlustfunktion. Der Standardwert ist LogLoss. |
NumberOfIterations |
Die maximale Anzahl von Übergängen durch das Schulungsdatensatz. (Geerbt von SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase) |
NumberOfThreads |
Der Grad der sperrfreien Parallelität, die von SGD verwendet wird. (Geerbt von SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase) |
PositiveInstanceWeight |
Das Gewicht, das auf die positive Klasse angewendet werden soll. Dies ist nützlich für die Schulung mit unausgeglichenen Daten. (Geerbt von SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase) |
Shuffle |
Bestimmt, ob Daten für jede Schulungs iteration shuffle werden sollen. (Geerbt von SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase) |