LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase クラス

定義

名前空間:

Microsoft.ML.Trainers

アセンブリ:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

パッケージ:

Microsoft.ML v3.0.1

トレーナー推定の派生LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>元の基本オプション クラス。

public abstract class LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase : Microsoft.ML.Trainers.TrainerInputBaseWithWeight where TOptions : LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase, new() where TTransformer : ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> where TModel : class

type LbfgsTrainerBase<'Options, 'ransformer, 'Model (requires 'Options :> LbfgsTrainerBase<'Options, 'ransformer, 'Model>.OptionsBase and 'Options : (new : unit -> 'Options) and 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)>.OptionsBase = class
    inherit TrainerInputBaseWithWeight

Public MustInherit Class LbfgsTrainerBase(Of TOptions, TTransformer, TModel).OptionsBase
Inherits TrainerInputBaseWithWeight

型パラメーター

TOptions

TTransformer

TModel

継承

Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase

派生

Microsoft.ML.Trainers.LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options

Microsoft.ML.Trainers.LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer.Options

Microsoft.ML.Trainers.LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options

コンストラクター

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

トレーナー推定の派生LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>元の基本オプション クラス。

フィールド

DenseOptimizer	内部最適化ベクトルの強制密度化。 既定値は false です。
EnforceNonNegativity	負以外の重みを適用します。 既定値は false です。
ExampleWeightColumnName	重みなどのために使用する列。 (継承元 TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName	特徴に使用する列。 (継承元 TrainerInputBase)
HistorySize	ヘシアンを推定するために覚えておく必要のある以前のイテレーションの数。 値が小さいほど、より高速ですが、正確な推定値は少なくなります。
InitialWeightsDiameter	初期重み付けスケール。
L1Regularization	L1 正則化の重み。
L2Regularization	L2 正則化の重み。
LabelColumnName	ラベルに使用する列。 (継承元 TrainerInputBaseWithLabel)
MaximumNumberOfIterations	イテレーションの回数。
NumberOfThreads	スレッド数。 Null は、プロセッサの数を使用します。
OptimizationTolerance	最適化収束の許容値パラメーター。 (Low = 低速、より正確)。
Quiet	トレーニング中に出力を生成するかどうかを決定します。
StochasticGradientDescentInitilaizationTolerance	SGD を実行して LR の重みを初期化し、この許容値に収束します。