OnlineGradientDescentTrainer クラス
定義
重要
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IEstimator<TTransformer>線形回帰モデルのパラメーターを推定するために、オンライン 勾配降下法 (OGD) を使用して線形回帰モデルをトレーニングします。
public sealed class OnlineGradientDescentTrainer : Microsoft.ML.Trainers.AveragedLinearTrainer<Microsoft.ML.Data.RegressionPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.LinearRegressionModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.LinearRegressionModelParameters>type OnlineGradientDescentTrainer = class
inherit AveragedLinearTrainer<RegressionPredictionTransformer<LinearRegressionModelParameters>, LinearRegressionModelParameters>Public NotInheritable Class OnlineGradientDescentTrainer
Inherits AveragedLinearTrainer(Of RegressionPredictionTransformer(Of LinearRegressionModelParameters), LinearRegressionModelParameters)- 継承
注釈
このトレーナーを作成するには、 OnlineGradientDescent または OnlineGradientDescent(オプション) を使用します。
入力列と出力列
入力ラベル列データは Single にする必要があります。 入力特徴列データは、既知のサイズの Singleベクターである必要があります。
このトレーナーからは、以下の列が出力されます。
| 出力列の名前 | 列の型 | 説明 |
|---|---|---|
Score |
Single | モデルによって予測された無制限のスコア。 |
トレーナーの特性
| 機械学習タスク | 回帰 |
| 正規化は必要ですか? | はい |
| キャッシュは必要ですか? | いいえ |
| Microsoft.ML に加えて必要な NuGet | なし |
| ONNX にエクスポート可能 | はい |
トレーニング アルゴリズムの詳細
確率的勾配降下法では、凸損失関数の誤差勾配を使用してモデル係数を適合させるために、単純でありながら効率的な反復手法を使用します。 オンライン勾配降下法(OGD)は、損失関数の選択を含む標準(非バッチ)確率的勾配降下を実装し、時間の経過と共に見られるベクトルの平均を使用して重みベクトルを更新するオプションを実装します(平均引数は既定でTrueに設定されています)。
使用例へのリンクについては、「参照」セクションを参照してください。
フィールド
| FeatureColumn |
トレーナーが期待する特徴列。 (継承元 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| LabelColumn |
トレーナーが期待するラベル列。 できます |
| WeightColumn |
トレーナーが期待する重み列。 できます。 |
プロパティ
| Info |
IEstimator<TTransformer>線形回帰モデルのパラメーターを推定するために、オンライン 勾配降下法 (OGD) を使用して線形回帰モデルをトレーニングします。 (継承元 OnlineLinearTrainer<TTransformer,TModel>) |
メソッド
| Fit(IDataView) |
をトレーニングして返します ITransformer。 (継承元 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| Fit(IDataView, LinearModelParameters) |
既にトレーニング済 |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
IEstimator<TTransformer>線形回帰モデルのパラメーターを推定するために、オンライン 勾配降下法 (OGD) を使用して線形回帰モデルをトレーニングします。 (継承元 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
拡張メソッド
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
エスティメーター チェーンに 'キャッシュ チェックポイント' を追加します。 これにより、ダウンストリームエスティメーターがキャッシュされたデータに対してトレーニングされます。 複数のデータを受け取るトレーナーが渡す前にキャッシュ チェックポイントを設定すると便利です。 |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
エスティメーターを指定すると、デリゲートを 1 回 Fit(IDataView) 呼び出すラップ オブジェクトが呼び出されます。 多くの場合、エスティメーターが適合した内容に関する情報を返すことが重要です。そのため Fit(IDataView) 、メソッドは一般的 ITransformerなオブジェクトではなく、具体的に型指定されたオブジェクトを返します。 ただし、同時に、 IEstimator<TTransformer> 多くのオブジェクトを含むパイプラインに形成されることが多いため、トランスフォーマーを取得するエスティメーターがこのチェーンのどこかに埋もれる場所を介して EstimatorChain<TLastTransformer> 、推定器のチェーンを構築する必要がある場合があります。 このシナリオでは、このメソッドを使用して、fit が呼び出されると呼び出されるデリゲートをアタッチできます。 |
適用対象
こちらもご覧ください
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