ExponentialLRDecay Classe

Définition

Espace de noms:

Microsoft.ML.Trainers

Assembly:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Paquet:

Microsoft.ML v3.0.1

Cette classe implémente la dégradation du taux d’apprentissage exponentiel. Implémenté à partir de la documentation tensorflow. Source : https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/train/exponential_decay Les valeurs par défaut et l’implémentation du taux d’apprentissage proviennent des tests de modèle Tensorflow Slim. Source: 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

Héritage

Object

LearningRateScheduler

ExponentialLRDecay

Constructeurs

ExponentialLRDecay(Single, Single, Single, Boolean)

Ce contructoriel initialise le taux d’apprentissage intial, les époques numériques par décomposition, le taux de décomposition et l’option d’escalier. Les valeurs par défaut sont extraites de Tensorflow Slim.

Champs

DecayRate	Facteur de décomposition du taux d’apprentissage.
DecaySteps	Nombre d’étapes de décomposition
GlobalStep	Nombre de lots vus par le graphique jusqu’à présent.
LearningRate	Taux d’apprentissage initial.
NumEpochsPerDecay	Nombre d’époques après lesquelles le taux d’apprentissage diminue.
Staircase	Si l’escalier a la valeur True, le taux d’apprentissage décroît à intervalles discrets et le taux d’apprentissage détérioré suit une fonction d’escalier.