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ExponentialLRDecay Clase

Definición

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
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.

Se aplica a