GlobalContrastNormalizingEstimator Classe

Définition

Espace de noms:

Microsoft.ML.Transforms

Assembly:

Microsoft.ML.Transforms.dll

Paquet:

Microsoft.ML v3.0.1

Normalise (scales) des vecteurs dans la colonne d’entrée appliquant la normalisation globale du contraste.

public sealed class GlobalContrastNormalizingEstimator : Microsoft.ML.Transforms.LpNormNormalizingEstimatorBase

type GlobalContrastNormalizingEstimator = class
    inherit LpNormNormalizingEstimatorBase

Public NotInheritable Class GlobalContrastNormalizingEstimator
Inherits LpNormNormalizingEstimatorBase

Héritage

Object

TrivialEstimator<LpNormNormalizingTransformer>

LpNormNormalizingEstimatorBase

GlobalContrastNormalizingEstimator

Remarques

Caractéristiques de l’estimateur

Ce estimateur doit-il examiner les données pour entraîner ses paramètres ?	Non
Type de données de colonne d’entrée	Vecteur de Single
Type de données de colonne de sortie	Vecteur de Single
Exportable vers ONNX	Oui

Le résultat LpNormNormalizingTransformer normalise les vecteurs dans la colonne d’entrée individuellement, en les mettant à l’échelle en appliquant la normalisation globale du contraste. La transformation effectue l’opération suivante sur chaque vecteur d’entrée $x$: $y = \frac{s * x - \mu(x)}{L(x)}$. Où $s$ est un facteur de mise à l’échelle fourni par l’utilisateur, $\mu(x)$ est la moyenne des éléments de vecteur $x$, et $L(x)$ est la norme $L_2$ ou l’écart type des éléments de vecteur $x$. Ces paramètres peuvent être spécifiés par l’utilisateur lorsque celui-ci GlobalContrastNormalizingEstimator est initialisé.

Consultez la section Voir également pour obtenir des liens vers des exemples d’utilisation.

Méthodes

Fit(IDataView)	Normalise (scales) des vecteurs dans la colonne d’entrée appliquant la normalisation globale du contraste. (Hérité de TrivialEstimator<TTransformer>)
GetOutputSchema(SchemaShape)	Retourne le SchemaShape schéma qui sera produit par le transformateur. Utilisé pour la propagation et la vérification du schéma dans un pipeline. (Hérité de LpNormNormalizingEstimatorBase)

Méthodes d’extension

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)

Ajoutez un « point de contrôle de mise en cache » à la chaîne d’estimateur. Cela garantit que les estimateurs en aval seront entraînés par rapport aux données mises en cache. Il est utile d’avoir un point de contrôle de mise en cache avant les formateurs qui prennent plusieurs passes de données.

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

Étant donné un estimateur, retournez un objet de création de package de package qui appellera un délégué une fois Fit(IDataView) appelé. Il est souvent important pour un estimateur de retourner des informations sur ce qui a été adapté, c’est pourquoi la Fit(IDataView) méthode retourne un objet spécifiquement typé, plutôt que simplement un général ITransformer. Toutefois, en même temps, IEstimator<TTransformer> sont souvent formés en pipelines avec de nombreux objets. Nous pouvons donc avoir besoin de créer une chaîne d’estimateurs via EstimatorChain<TLastTransformer> laquelle l’estimateur pour lequel nous voulons obtenir le transformateur est enterré quelque part dans cette chaîne. Pour ce scénario, nous pouvons par le biais de cette méthode attacher un délégué qui sera appelé une fois l’ajustement appelé.

Voir aussi

• NormalizeGlobalContrast(TransformsCatalog, String, String, Boolean, Boolean, Single)