ISupportSdcaRegressionLoss Interfaz

Definición

Espacio de nombres:

Microsoft.ML.Trainers

Ensamblado:

Microsoft.ML.Data.dll

Paquete:

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

Derivado

Microsoft.ML.Trainers.SquaredLoss

Implementaciones

ILossFunction<Single,Single> IRegressionLoss IScalarLoss ISupportSdcaLoss

Métodos

ComputeDualUpdateInvariant(Single)	(Heredado de ISupportSdcaLoss)
Derivative(Single, Single)	Derivado de la función de pérdida con respecto a la salida (Heredado de IScalarLoss)
DualLoss(Single, Single)	Función de pérdida dual para un ejemplo de entrenamiento. Si f(x) denota la función de pérdida en un ejemplo de entrenamiento individual, esta función devuelve -f*(-x*), donde f*(x*) es el conjugado fenchel de f(x). (Heredado de ISupportSdcaLoss)
DualUpdate(Single, Single, Single, Single, Int32)	Calcular la actualización dual (\Delta\alpha_i) en SDCA alpha: variable dual en la instancia especificada lambdaN: L2 const x número de instancias invariante almacenado en caché, sugerido por el método anterior (Heredado de ISupportSdcaLoss)
Loss(TOutput, TLabel)	Calcula la pérdida dada la salida y la verdad del terreno. Tenga en cuenta que el valor devuelto tiene el tipo Double porque la pérdida suele acumularse en muchas instancias. (Heredado de ILossFunction<TOutput,TLabel>)