GlobalContrastNormalizingEstimator Classe

Definizione

Spazio dei nomi:

Microsoft.ML.Transforms

Assembly:

Microsoft.ML.Transforms.dll

Pacchetto:

Microsoft.ML v3.0.1

Normalizza i vettori (scale) nella colonna di input che applicano la normalizzazione del contrasto globale.

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

type GlobalContrastNormalizingEstimator = class
    inherit LpNormNormalizingEstimatorBase

Public NotInheritable Class GlobalContrastNormalizingEstimator
Inherits LpNormNormalizingEstimatorBase

Ereditarietà

Object

TrivialEstimator<LpNormNormalizingTransformer>

LpNormNormalizingEstimatorBase

GlobalContrastNormalizingEstimator

Commenti

Caratteristiche dello strumento di stima

Questo stimatore deve esaminare i dati per eseguire il training dei relativi parametri?	No
Tipo di dati della colonna di input	Vettore di Single
Tipo di dati della colonna di output	Vettore di Single
Esportabile in ONNX	Sì

I vettori risultanti LpNormNormalizingTransformer vengono normalizzati singolarmente nella colonna di input, ridimensionandoli applicando la normalizzazione del contrasto globale. La trasformazione esegue l'operazione seguente in ogni vettore di input $x$: $y = \frac{s * x - \mu(x)}{L(x)}$. Dove $s$ è un fattore di ridimensionamento fornito dall'utente, $\mu(x)$ è la media degli elementi del vettore $x$e $L(x)$ è la norma $L_2$ o la deviazione standard degli elementi del vettore $x$. Queste impostazioni possono essere specificate dall'utente quando viene GlobalContrastNormalizingEstimator inizializzato.

Controllare la sezione Vedere anche i collegamenti agli esempi di utilizzo.

Metodi

Fit(IDataView)	Normalizza i vettori (scale) nella colonna di input che applicano la normalizzazione del contrasto globale. (Ereditato da TrivialEstimator<TTransformer>)
GetOutputSchema(SchemaShape)	Restituisce l'oggetto SchemaShape dello schema che verrà prodotto dal trasformatore. Usato per la propagazione e la verifica dello schema in una pipeline. (Ereditato da LpNormNormalizingEstimatorBase)

Metodi di estensione

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

Aggiungere un "checkpoint di memorizzazione nella cache" alla catena di stima. Ciò garantisce che gli estimatori downstream vengano sottoposti a training sui dati memorizzati nella cache. È utile avere un checkpoint di memorizzazione nella cache prima dei training che accettano più passaggi di dati.

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

Dato un stimatore, restituire un oggetto wrapping che chiamerà un delegato una volta Fit(IDataView) chiamato. Spesso è importante che un stimatore restituisca informazioni su ciò che è stato adatto, che è il motivo per cui il Fit(IDataView) metodo restituisce un oggetto tipizzato in modo specifico, anziché solo un oggetto generale ITransformer. Tuttavia, allo stesso tempo, IEstimator<TTransformer> sono spesso formati in pipeline con molti oggetti, quindi potrebbe essere necessario creare una catena di stima tramite EstimatorChain<TLastTransformer> dove lo stimatore per cui si vuole ottenere il trasformatore è sepolto da qualche parte in questa catena. Per questo scenario, è possibile collegare questo metodo a un delegato che verrà chiamato una volta chiamato fit.

Vedi anche

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