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LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase Clase

Definición

Clase de opciones base para estimadores de instructores de losLbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel> que se deriva.

public abstract class LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase : Microsoft.ML.Trainers.TrainerInputBaseWithWeight where TOptions : LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase, new() where TTransformer : ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> where TModel : class
type LbfgsTrainerBase<'Options, 'ransformer, 'Model (requires 'Options :> LbfgsTrainerBase<'Options, 'ransformer, 'Model>.OptionsBase and 'Options : (new : unit -> 'Options) and 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)>.OptionsBase = class
    inherit TrainerInputBaseWithWeight
Public MustInherit Class LbfgsTrainerBase(Of TOptions, TTransformer, TModel).OptionsBase
Inherits TrainerInputBaseWithWeight

Parámetros de tipo

TOptions
TTransformer
TModel
Herencia
LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase
Derivado

Constructores

LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase()

Clase de opciones base para estimadores de instructores de losLbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel> que se deriva.

Campos

DenseOptimizer

Forzar la densificación de los vectores de optimización internos. El valor predeterminado es False.

EnforceNonNegativity

Aplicar pesos no negativos. El valor predeterminado es False.

ExampleWeightColumnName

Columna que se va a usar, por ejemplo, peso.

(Heredado de TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName

Columna que se va a usar para las características.

(Heredado de TrainerInputBase)
HistorySize

Número de iteraciones anteriores que recordar para calcular el hessiano. Los valores inferiores significan estimaciones más rápidas pero menos precisas.

InitialWeightsDiameter

Escala de pesos iniciales.

L1Regularization

Peso de regularización L1.

L2Regularization

Peso de regularización L2.

LabelColumnName

Columna que se va a usar para las etiquetas.

(Heredado de TrainerInputBaseWithLabel)
MaximumNumberOfIterations

Número de iteraciones.

NumberOfThreads

el número de subprocesos; Null significa usar el número de procesadores.

OptimizationTolerance

Parámetro de tolerancia para la convergencia de optimización. (Bajo = más lento, más preciso).

Quiet

Determina si se va a generar la salida durante el entrenamiento o no.

StochasticGradientDescentInitilaizationTolerance

Ejecute SGD para inicializar los pesos LR, convergiendo a esta tolerancia.

Se aplica a