ExponentialLRDecay Clase

Definición

Espacio de nombres:

Microsoft.ML.Trainers

Ensamblado:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Paquete:

Microsoft.ML v3.0.1

Esta clase implementa la disminución de la velocidad de aprendizaje exponencial. Se implementa desde la documentación de tensorflow. Origen: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/train/exponential_decay los valores predeterminados y la implementación de la velocidad de aprendizaje proceden de las pruebas de modelo Slim de Tensorflow. Fuente: https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/slim/train_image_classifier.py

public sealed class ExponentialLRDecay : Microsoft.ML.Trainers.LearningRateScheduler

type ExponentialLRDecay = class
    inherit LearningRateScheduler

Public NotInheritable Class ExponentialLRDecay
Inherits LearningRateScheduler

Herencia

Object

LearningRateScheduler

ExponentialLRDecay

Constructores

ExponentialLRDecay(Single, Single, Single, Boolean)

Este contructor inicializa la velocidad de aprendizaje inicial, las épocas numéricas por descomposición, la tasa de descomposición y la opción de escalera. Los valores predeterminados se toman de Tensorflow Slim.

Campos

DecayRate	Factor de descomposición de velocidad de aprendizaje.
DecaySteps	Número de pasos de descomposición
GlobalStep	Número de lotes vistos por el gráfico hasta ahora.
LearningRate	Velocidad de aprendizaje inicial.
NumEpochsPerDecay	Número de épocas después de las cuales la velocidad de aprendizaje se degrada.
Staircase	Si La escalera es True, la velocidad de aprendizaje se degrada en intervalos discretos y la velocidad de aprendizaje descomposición sigue una función de escalera.