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ImageModelSettingsClassification interface

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パッケージ:
@azure/arm-machinelearning

モデルのトレーニングに使用される設定。 使用可能な設定の詳細については、公式ドキュメントを参照してください。 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models

Extends
ImageModelSettings

プロパティ

trainingCropSize

トレーニング データセットのニューラル ネットワークに入力される画像トリミング サイズ。 正の整数にする必要があります。
validationCropSize

検証データセットのニューラル ネットワークに入力される画像トリミング サイズ。 正の整数にする必要があります。
validationResizeSize

検証データセット用にトリミングする前のサイズ変更先の画像のサイズ。 正の整数にする必要があります。
weightedLoss

加重損失。 許容される値は、加重損失がない場合は 0 です。 sqrt による加重損失の場合は 1。(class_weights)。 class_weights による重み付き損失の場合は 2。 0 または 1 または 2 にする必要があります。

継承されたプロパティ

advancedSettings

高度なシナリオの設定。
amsGradient

オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合に AMSGrad を有効にします。
augmentations

拡張を使用するための設定。
beta1

オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合の 'beta1' の値。 範囲 [0, 1] の float にする必要があります。
beta2

オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合の 'beta2' の値。 範囲 [0, 1] の float にする必要があります。
checkpointFrequency

モデル チェックポイントを格納する頻度。 正の整数にする必要があります。
checkpointModel

増分トレーニング用の事前トレーニング済みチェックポイント モデル。
checkpointRunId

増分トレーニング用の事前トレーニング済みチェックポイントを持つ前の実行の ID。
distributed

分散トレーニングを使用するかどうか。
earlyStopping

トレーニング中に早期停止ロジックを有効にします。
earlyStoppingDelay

プライマリ メトリックの改善が早期停止のために追跡されるまで待機するエポックまたは検証評価の最小数。 正の整数にする必要があります。
earlyStoppingPatience

実行が停止する前に主要なメトリックの改善がないエポックまたは検証評価の最小数。 正の整数にする必要があります。
enableOnnxNormalization

ONNX モデルをエクスポートするときに正規化を有効にします。
evaluationFrequency

メトリック スコアを取得するために検証データセットを評価する頻度。 正の整数にする必要があります。
gradientAccumulationStep

グラデーションの累積とは、モデルの重みを更新せずに構成された数の "GradAccumulationStep" ステップを実行し、それらのステップの勾配を累積し、累積勾配を使用して重みの更新を計算することを意味します。 正の整数にする必要があります。
layersToFreeze

モデルのフリーズするレイヤーの数。 正の整数にする必要があります。 たとえば、'seresnext' の値として 2 を渡すと、レイヤー 0 とレイヤー 1 がフリーズします。 サポートされているモデルの完全な一覧とレイヤーのフリーズの詳細については、次を参照してください。 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models
learningRate

初期学習率。 範囲 [0, 1] の float にする必要があります。
learningRateScheduler

学習率スケジューラの種類。 'warmup_cosine' または 'step' である必要があります。
modelName

トレーニングに使用するモデルの名前。 使用可能なモデルの詳細については、公式ドキュメントを参照してください。 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models
momentum

オプティマイザーが 'sgd' の場合のモメンタムの値。 範囲 [0, 1] の float にする必要があります。
nesterov

オプティマイザーが 'sgd' の場合に nesterov を有効にします。
numberOfEpochs

トレーニング エポックの数。 正の整数にする必要があります。
numberOfWorkers

データ ローダー ワーカーの数。 負以外の整数である必要があります。
optimizer

オプティマイザーの種類。
randomSeed

決定論的トレーニングを使用するときに使用されるランダム シード。
stepLRGamma

学習率スケジューラが "ステップ" の場合のガンマの値。 範囲 [0, 1] の float にする必要があります。
stepLRStepSize

学習率スケジューラが 'step' の場合のステップ サイズの値。 正の整数にする必要があります。
trainingBatchSize

トレーニング バッチ サイズ。 正の整数にする必要があります。
validationBatchSize

検証バッチ サイズ。 正の整数にする必要があります。
warmupCosineLRCycles

学習率スケジューラが "warmup_cosine" の場合のコサイン サイクルの値。 範囲 [0, 1] の float にする必要があります。
warmupCosineLRWarmupEpochs

学習率スケジューラが "warmup_cosine" の場合のウォームアップ エポックの値。 正の整数にする必要があります。
weightDecay

オプティマイザーが 'sgd'、'adam'、または 'adamw' の場合の重みの減衰の値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。

プロパティの詳細

trainingCropSize

トレーニング データセットのニューラル ネットワークに入力される画像トリミング サイズ。 正の整数にする必要があります。

trainingCropSize?: number

プロパティ値

number

validationCropSize

検証データセットのニューラル ネットワークに入力される画像トリミング サイズ。 正の整数にする必要があります。

validationCropSize?: number

プロパティ値

number

validationResizeSize

検証データセット用にトリミングする前のサイズ変更先の画像のサイズ。 正の整数にする必要があります。

validationResizeSize?: number

プロパティ値

number

weightedLoss

加重損失。 許容される値は、加重損失がない場合は 0 です。 sqrt による加重損失の場合は 1。(class_weights)。 class_weights による重み付き損失の場合は 2。 0 または 1 または 2 にする必要があります。

weightedLoss?: number

プロパティ値

number

継承されたプロパティの詳細

advancedSettings

高度なシナリオの設定。

advancedSettings?: string

プロパティ値

string

ImageModelSettings.advancedSettingsから継承

amsGradient

オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合に AMSGrad を有効にします。

amsGradient?: boolean

プロパティ値

boolean

ImageModelSettings.amsGradientから継承

augmentations

拡張を使用するための設定。

augmentations?: string

プロパティ値

string

ImageModelSettings.augmentationsから継承

beta1

オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合の 'beta1' の値。 範囲 [0, 1] の float にする必要があります。

beta1?: number

プロパティ値

number

ImageModelSettings.beta1から継承

beta2

オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合の 'beta2' の値。 範囲 [0, 1] の float にする必要があります。

beta2?: number

プロパティ値

number

ImageModelSettings.beta2から継承

checkpointFrequency

モデル チェックポイントを格納する頻度。 正の整数にする必要があります。

checkpointFrequency?: number

プロパティ値

number

ImageModelSettings.checkpointFrequencyから継承

checkpointModel

増分トレーニング用の事前トレーニング済みチェックポイント モデル。

checkpointModel?: MLFlowModelJobInput

プロパティ値

MLFlowModelJobInput

ImageModelSettings.checkpointModelから継承

checkpointRunId

増分トレーニング用の事前トレーニング済みチェックポイントを持つ前の実行の ID。

checkpointRunId?: string

プロパティ値

string

ImageModelSettings.checkpointRunIdから継承

distributed

分散トレーニングを使用するかどうか。

distributed?: boolean

プロパティ値

boolean

ImageModelSettings.distributedから継承

earlyStopping

トレーニング中に早期停止ロジックを有効にします。

earlyStopping?: boolean

プロパティ値

boolean

ImageModelSettings.earlyStoppingから継承

earlyStoppingDelay

プライマリ メトリックの改善が早期停止のために追跡されるまで待機するエポックまたは検証評価の最小数。 正の整数にする必要があります。

earlyStoppingDelay?: number

プロパティ値

number

ImageModelSettings.earlyStoppingDelayから継承

earlyStoppingPatience

実行が停止する前に主要なメトリックの改善がないエポックまたは検証評価の最小数。 正の整数にする必要があります。

earlyStoppingPatience?: number

プロパティ値

number

ImageModelSettings.earlyStoppingPatienceから継承

enableOnnxNormalization

ONNX モデルをエクスポートするときに正規化を有効にします。

enableOnnxNormalization?: boolean

プロパティ値

boolean

ImageModelSettings.enableOnnxNormalizationから継承

evaluationFrequency

メトリック スコアを取得するために検証データセットを評価する頻度。 正の整数にする必要があります。

evaluationFrequency?: number

プロパティ値

number

ImageModelSettings.evaluationFrequencyから継承

gradientAccumulationStep

グラデーションの累積とは、モデルの重みを更新せずに構成された数の "GradAccumulationStep" ステップを実行し、それらのステップの勾配を累積し、累積勾配を使用して重みの更新を計算することを意味します。 正の整数にする必要があります。

gradientAccumulationStep?: number

プロパティ値

number

ImageModelSettings.gradientAccumulationStepから継承

layersToFreeze

モデルのフリーズするレイヤーの数。 正の整数にする必要があります。 たとえば、'seresnext' の値として 2 を渡すと、レイヤー 0 とレイヤー 1 がフリーズします。 サポートされているモデルの完全な一覧とレイヤーのフリーズの詳細については、次を参照してください。 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models

layersToFreeze?: number

プロパティ値

number

ImageModelSettings.layersToFreezeから継承

learningRate

初期学習率。 範囲 [0, 1] の float にする必要があります。

learningRate?: number

プロパティ値

number

ImageModelSettings.learningRateから継承

learningRateScheduler

学習率スケジューラの種類。 'warmup_cosine' または 'step' である必要があります。

learningRateScheduler?: string

プロパティ値

string

ImageModelSettings.learningRateSchedulerから継承

modelName

トレーニングに使用するモデルの名前。 使用可能なモデルの詳細については、公式ドキュメントを参照してください。 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models

modelName?: string

プロパティ値

string

ImageModelSettings.modelNameから継承

momentum

オプティマイザーが 'sgd' の場合のモメンタムの値。 範囲 [0, 1] の float にする必要があります。

momentum?: number

プロパティ値

number

ImageModelSettings.momentumから継承

nesterov

オプティマイザーが 'sgd' の場合に nesterov を有効にします。

nesterov?: boolean

プロパティ値

boolean

ImageModelSettings.nesterovから継承

numberOfEpochs

トレーニング エポックの数。 正の整数にする必要があります。

numberOfEpochs?: number

プロパティ値

number

ImageModelSettings.numberOfEpochsから継承

numberOfWorkers

データ ローダー ワーカーの数。 負以外の整数である必要があります。

numberOfWorkers?: number

プロパティ値

number

ImageModelSettings.numberOfWorkersから継承

optimizer

オプティマイザーの種類。

optimizer?: string

プロパティ値

string

ImageModelSettings.optimizerから継承

randomSeed

決定論的トレーニングを使用するときに使用されるランダム シード。

randomSeed?: number

プロパティ値

number

ImageModelSettings.randomSeedから継承

stepLRGamma

学習率スケジューラが "ステップ" の場合のガンマの値。 範囲 [0, 1] の float にする必要があります。

stepLRGamma?: number

プロパティ値

number

ImageModelSettings.stepLRGammaから継承

stepLRStepSize

学習率スケジューラが 'step' の場合のステップ サイズの値。 正の整数にする必要があります。

stepLRStepSize?: number

プロパティ値

number

ImageModelSettings.stepLRStepSizeから継承

trainingBatchSize

トレーニング バッチ サイズ。 正の整数にする必要があります。

trainingBatchSize?: number

プロパティ値

number

ImageModelSettings.trainingBatchSizeから継承

validationBatchSize

検証バッチ サイズ。 正の整数にする必要があります。

validationBatchSize?: number

プロパティ値

number

ImageModelSettings.validationBatchSizeから継承

warmupCosineLRCycles

学習率スケジューラが "warmup_cosine" の場合のコサイン サイクルの値。 範囲 [0, 1] の float にする必要があります。

warmupCosineLRCycles?: number

プロパティ値

number

ImageModelSettings.warmupCosineLRCyclesから継承

warmupCosineLRWarmupEpochs

学習率スケジューラが "warmup_cosine" の場合のウォームアップ エポックの値。 正の整数にする必要があります。

warmupCosineLRWarmupEpochs?: number

プロパティ値

number

ImageModelSettings.warmupCosineLRWarmupEpochsから継承

weightDecay

オプティマイザーが 'sgd'、'adam'、または 'adamw' の場合の重みの減衰の値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。

weightDecay?: number

プロパティ値

number

ImageModelSettings.weightDecayから継承