Microsoft.ML.Vision Espace de noms

Espace de noms contenant des composants de classification d’images.

Classes

ImageClassificationModelParameters	Prédicteur de classification d’images. Cette classe encapsule le modèle de réseau neuronal profond (DNN) formé et est utilisée pour noter les images.
ImageClassificationTrainer	Pour IEstimator<TTransformer> entraîner un réseau neuronal profond (DNN) pour classifier des images.
ImageClassificationTrainer.BottleneckMetrics	Métriques pour les valeurs de caractérisation d’image. L’image d’entrée est transmise via le réseau et les fonctionnalités sont extraites de la deuxième ou de la dernière couche pour entraîner une couche connectée complète personnalisée qui sert de classifieur.
ImageClassificationTrainer.EarlyStopping	L’arrêt précoce de la fonctionnalité arrête l’entraînement lorsque la quantité surveillée cesse d’améliorer'. Modélisé après https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/00fad90125b18b80fe054de1055770cfb8fe4ba3/ tensorflow/python/keras/callbacks.py#L1143
ImageClassificationTrainer.ImageClassificationMetrics	Métriques pour la phase de goulot d’étranglement de classification d’images et l’entraînement. Les métriques d’apprentissage peuvent être null lorsque la phase de goulot d’étranglement est en cours d’exécution, vérifiez donc !
ImageClassificationTrainer.Options	Classe Options pour ImageClassificationTrainer.
ImageClassificationTrainer.TrainMetrics	Métriques d’entraînement DNN.

Énumérations

ImageClassificationTrainer.Architecture	Modèle de classification d’images.
ImageClassificationTrainer.EarlyStoppingMetric	Indique la métrique à surveiller pour déterminer les critères d’arrêt anticipé.
ImageClassificationTrainer.ImageClassificationMetrics.Dataset	Indique le type du jeu de données dont la métrique est signalée.