SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase Classe

Riferimento

Definizione

Spazio dei nomi:: Microsoft.ML.Trainers

Assembly:: Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Pacchetto:: Microsoft.ML v3.0.1

Pacchetto:: Microsoft.ML v1.0.0

Pacchetto:: Microsoft.ML v1.1.0

Pacchetto:: Microsoft.ML v1.2.0

Pacchetto:: Microsoft.ML v1.3.1

Pacchetto:: Microsoft.ML v1.4.0

Pacchetto:: Microsoft.ML v1.5.5

Pacchetto:: Microsoft.ML v1.6.0

Pacchetto:: Microsoft.ML v1.7.0

Pacchetto:: Microsoft.ML v2.0.0

Importante

Alcune informazioni sono relative alla release non definitiva del prodotto, che potrebbe subire modifiche significative prima della release definitiva. Microsoft non riconosce alcuna garanzia, espressa o implicita, in merito alle informazioni qui fornite.

public class SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase : Microsoft.ML.Trainers.TrainerInputBaseWithWeight where TModel : class

type SgdBinaryTrainerBase<'Model (requires 'Model : null)>.OptionsBase = class
    inherit TrainerInputBaseWithWeight

Public Class SgdBinaryTrainerBase(Of TModel).OptionsBase
Inherits TrainerInputBaseWithWeight

Parametri di tipo

TModel

Ereditarietà: Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight
SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase

Derivato: Microsoft.ML.Trainers.SgdCalibratedTrainer.Options

Microsoft.ML.Trainers.SgdNonCalibratedTrainer.Options

Costruttori

SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase()

Campi

CheckFrequency	Determina la frequenza di verifica della convergenza in termini di numero di iterazioni.
ConvergenceTolerance	Tolleranza di convergenza. Se la media di perdita in movimento esponenziale scende al di sotto di questa tolleranza, l'algoritmo viene considerato convergente e si arresterà.
ExampleWeightColumnName	Colonna da usare per esempio peso. (Ereditato da TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName	Colonna da usare per le funzionalità. (Ereditato da TrainerInputBase)
L2Regularization	Peso L2 per la regolarizzazione.
LabelColumnName	Colonna da usare per le etichette. (Ereditato da TrainerInputBaseWithLabel)
LearningRate	Frequenza di apprendimento iniziale usata da SGD.
NumberOfIterations	Numero massimo di passaggi del set di dati di training.
NumberOfThreads	Grado di parallelismo senza blocchi usato da SGD.
PositiveInstanceWeight	Peso da applicare alla classe positiva. Questo è utile per il training con dati sbilanciati.
Shuffle	Determina se riassegnare i dati per ogni iterazione di training.

Si applica a

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