ISupportSdcaLoss Interface

Définition

Espace de noms:

Microsoft.ML.Trainers

Assembly:

Microsoft.ML.Data.dll

Paquet:

Microsoft.ML v3.0.1

La fonction de perte peut connaître la solution de forme proche à la double mise à jour optimale Ref: Sec(6.2) de http://jmlr.org/papers/volume14/shalev-shwartz13a/shalev-shwartz13a.pdf

public interface ISupportSdcaLoss : Microsoft.ML.Trainers.ILossFunction<float,float>, Microsoft.ML.Trainers.IScalarLoss

type ISupportSdcaLoss = interface
    interface IScalarLoss
    interface ILossFunction<single, single>

Public Interface ISupportSdcaLoss
Implements ILossFunction(Of Single, Single), IScalarLoss

Dérivé

Microsoft.ML.Trainers.HingeLoss

Microsoft.ML.Trainers.ISupportSdcaClassificationLoss

Microsoft.ML.Trainers.ISupportSdcaRegressionLoss

Microsoft.ML.Trainers.LogLoss

Microsoft.ML.Trainers.SmoothedHingeLoss

Microsoft.ML.Trainers.SquaredLoss

Implémente

ILossFunction<Single,Single> IScalarLoss

Méthodes

ComputeDualUpdateInvariant(Single)	La fonction de perte peut connaître la solution de forme proche à la double mise à jour optimale Ref: Sec(6.2) de http://jmlr.org/papers/volume14/shalev-shwartz13a/shalev-shwartz13a.pdf
Derivative(Single, Single)	Dérivé de la fonction de perte en ce qui concerne la sortie (Hérité de IScalarLoss)
DualLoss(Single, Single)	Fonction de double perte pour un exemple d’entraînement. Si f(x) indique la fonction de perte sur un exemple d’entraînement individuel, cette fonction retourne -f*(-x*), où f*(x*) est la conjugue Fenchel de f(x).
DualUpdate(Single, Single, Single, Single, Int32)	Calculez la mise à jour double (\Delta\alpha_i) dans SDCA alpha : double variable à l’instance spécifiée lambdaN : L2 const x nombre d’instances invariant mis en cache, indiqué par la méthode ci-dessus
Loss(TOutput, TLabel)	Calcule la perte en fonction de la sortie et de la vérité au sol. Notez que la valeur de retour a le type Double, car la perte est généralement accumulée sur de nombreuses instances. (Hérité de ILossFunction<TOutput,TLabel>)