Bagikan melalui


LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer.Options Kelas

Definisi

public sealed class LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.LbfgsTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer.Options,Microsoft.ML.Data.MulticlassPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.MaximumEntropyModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.MaximumEntropyModelParameters>.OptionsBase
type LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer.Options = class
    inherit LbfgsTrainerBase<LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer.Options, MulticlassPredictionTransformer<MaximumEntropyModelParameters>, MaximumEntropyModelParameters>.OptionsBase
Public NotInheritable Class LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer.Options
Inherits LbfgsTrainerBase(Of LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer.Options, MulticlassPredictionTransformer(Of MaximumEntropyModelParameters), MaximumEntropyModelParameters).OptionsBase
Warisan

Konstruktor

LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer.Options()

LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer.Options untuk LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer seperti yang digunakan dalam LbfgsMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer+Options).

Bidang

DenseOptimizer

Memaksa densifikasi vektor pengoptimalan internal. Defaultnya adalah false.

(Diperoleh dari LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
EnforceNonNegativity

Memberlakukan bobot non-negatif. Defaultnya adalah false.

(Diperoleh dari LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ExampleWeightColumnName

Kolom yang akan digunakan misalnya berat.

(Diperoleh dari TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName

Kolom yang digunakan untuk fitur.

(Diperoleh dari TrainerInputBase)
HistorySize

Jumlah iterasi sebelumnya yang perlu diingat untuk memperkirakan Hessian. Nilai yang lebih rendah berarti perkiraan yang lebih cepat tetapi kurang akurat.

(Diperoleh dari LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
InitialWeightsDiameter

Skala bobot awal.

(Diperoleh dari LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L1Regularization

Berat regularisasi L1.

(Diperoleh dari LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L2Regularization

Berat regularisasi L2.

(Diperoleh dari LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
LabelColumnName

Kolom yang digunakan untuk label.

(Diperoleh dari TrainerInputBaseWithLabel)
MaximumNumberOfIterations

Jumlah perulangan.

(Diperoleh dari LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfThreads

Jumlah alur. Null berarti menggunakan jumlah prosesor.

(Diperoleh dari LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
OptimizationTolerance

Parameter toleransi untuk konvergensi pengoptimalan. (Rendah = lebih lambat, lebih akurat).

(Diperoleh dari LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
Quiet

Menentukan apakah akan menghasilkan output selama pelatihan atau tidak.

(Diperoleh dari LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ShowTrainingStatistics

Jika diatur ke statistik pelatihan true akan dihasilkan pada akhir pelatihan.

StochasticGradientDescentInitilaizationTolerance

Jalankan SGD untuk menginisialisasi bobot LR, konvergensi dengan toleransi ini.

(Diperoleh dari LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)

Berlaku untuk