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SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase Clase

Definición

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
Derivado

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.

Se aplica a