SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase Clase

Definición

Espacio de nombres:

Microsoft.ML.Trainers

Ensamblado:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Paquete:

Microsoft.ML v3.0.1

public class SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase : Microsoft.ML.Trainers.TrainerInputBaseWithWeight where TModel : class

type SgdBinaryTrainerBase<'Model (requires 'Model : null)>.OptionsBase = class
    inherit TrainerInputBaseWithWeight

Public Class SgdBinaryTrainerBase(Of TModel).OptionsBase
Inherits TrainerInputBaseWithWeight

Parámetros de tipo

TModel

Herencia

Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase

Derivado

Microsoft.ML.Trainers.SgdCalibratedTrainer.Options

Microsoft.ML.Trainers.SgdNonCalibratedTrainer.Options

Constructores

SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase()

Campos

CheckFrequency	Determina la frecuencia de comprobación de la convergencia en términos de número de iteraciones.
ConvergenceTolerance	Tolerancia a la convergencia. Si la media móvil exponencial de reducciones de pérdida cae por debajo de esta tolerancia, se considera que el algoritmo ha convergido y se detendrá.
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)
L2Regularization	Peso L2 para regularización.
LabelColumnName	Columna que se va a usar para las etiquetas. (Heredado de TrainerInputBaseWithLabel)
LearningRate	Velocidad de aprendizaje inicial usada por SGD.
NumberOfIterations	Número máximo de pasos a través del conjunto de datos de entrenamiento.
NumberOfThreads	Grado de paralelismo sin bloqueo utilizado por SGD.
PositiveInstanceWeight	Peso que se va a aplicar a la clase positiva. Esto es útil para el entrenamiento con datos desequilibrados.
Shuffle	Determina si se van a ordenar aleatoriamente los datos de cada iteración de entrenamiento.