ISupportSdcaRegressionLoss Interface

Définition

Espace de noms:

Microsoft.ML.Trainers

Assembly:

Microsoft.ML.Data.dll

Paquet:

Microsoft.ML v3.0.1

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

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

Public Interface ISupportSdcaRegressionLoss
Implements ILossFunction(Of Single, Single), IRegressionLoss, ISupportSdcaLoss

Dérivé

Microsoft.ML.Trainers.SquaredLoss

Implémente

ILossFunction<Single,Single> IRegressionLoss IScalarLoss ISupportSdcaLoss

Méthodes

ComputeDualUpdateInvariant(Single)	(Hérité de ISupportSdcaLoss)
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). (Hérité de ISupportSdcaLoss)
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 (Hérité de ISupportSdcaLoss)
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>)