SgdCalibratedTrainer.Options Clase

Definición

Espacio de nombres:

Microsoft.ML.Trainers

Ensamblado:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Paquete:

Microsoft.ML v3.0.1

Opciones de como SgdCalibratedTrainer se usa en SgdCalibrated(Options).

public sealed class SgdCalibratedTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.SgdBinaryTrainerBase<Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.LinearBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>.OptionsBase

type SgdCalibratedTrainer.Options = class
    inherit SgdBinaryTrainerBase<CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>.OptionsBase

Public NotInheritable Class SgdCalibratedTrainer.Options
Inherits SgdBinaryTrainerBase(Of CalibratedModelParametersBase(Of LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator)).OptionsBase

Herencia

Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

SgdBinaryTrainerBase<CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters,PlattCalibrator>>.OptionsBase

SgdCalibratedTrainer.Options

Constructores

SgdCalibratedTrainer.Options()

Opciones de como SgdCalibratedTrainer se usa en SgdCalibrated(Options).

Campos

CheckFrequency	Determina la frecuencia de comprobación de la convergencia en términos de número de iteraciones. (Heredado de SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
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. (Heredado de SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
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. (Heredado de SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
LabelColumnName	Columna que se va a usar para las etiquetas. (Heredado de TrainerInputBaseWithLabel)
LearningRate	Velocidad de aprendizaje inicial usada por SGD. (Heredado de SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
NumberOfIterations	Número máximo de pasos a través del conjunto de datos de entrenamiento. (Heredado de SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
NumberOfThreads	Grado de paralelismo sin bloqueo utilizado por SGD. (Heredado de SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
PositiveInstanceWeight	Peso que se va a aplicar a la clase positiva. Esto es útil para el entrenamiento con datos desequilibrados. (Heredado de SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
Shuffle	Determina si se van a ordenar aleatoriamente los datos de cada iteración de entrenamiento. (Heredado de SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)