ImageClassificationSearchSpace クラス

AutoML 画像分類タスクと画像分類マルチラベル タスクの検索スペース。

継承

azure.ai.ml.entities._mixins.RestTranslatableMixin

ImageClassificationSearchSpace

コンストラクター

ImageClassificationSearchSpace(*, ams_gradient: bool | SweepDistribution | None = None, beta1: float | SweepDistribution | None = None, beta2: float | SweepDistribution | None = None, distributed: bool | SweepDistribution | None = None, early_stopping: bool | SweepDistribution | None = None, early_stopping_delay: int | SweepDistribution | None = None, early_stopping_patience: int | SweepDistribution | None = None, enable_onnx_normalization: bool | SweepDistribution | None = None, evaluation_frequency: int | SweepDistribution | None = None, gradient_accumulation_step: int | SweepDistribution | None = None, layers_to_freeze: int | SweepDistribution | None = None, learning_rate: float | SweepDistribution | None = None, learning_rate_scheduler: str | SweepDistribution | None = None, model_name: str | SweepDistribution | None = None, momentum: float | SweepDistribution | None = None, nesterov: bool | SweepDistribution | None = None, number_of_epochs: int | SweepDistribution | None = None, number_of_workers: int | SweepDistribution | None = None, optimizer: str | SweepDistribution | None = None, random_seed: int | SweepDistribution | None = None, step_lr_gamma: float | SweepDistribution | None = None, step_lr_step_size: int | SweepDistribution | None = None, training_batch_size: int | SweepDistribution | None = None, validation_batch_size: int | SweepDistribution | None = None, warmup_cosine_lr_cycles: float | SweepDistribution | None = None, warmup_cosine_lr_warmup_epochs: int | SweepDistribution | None = None, weight_decay: float | SweepDistribution | None = None, training_crop_size: int | SweepDistribution | None = None, validation_crop_size: int | SweepDistribution | None = None, validation_resize_size: int | SweepDistribution | None = None, weighted_loss: int | SweepDistribution | None = None)

パラメーター

ams_gradient

str または <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

必須

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。

beta1

float または <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

必須

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

float または <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

必須

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。

distributed

bool または <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

必須

配布者トレーニングを使用するかどうか。

early_stopping

bool または <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

必須

トレーニング中に早期停止ロジックを有効にします。

early_stopping_delay

int または <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

必須

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。

early_stopping_patience

int または <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

必須

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。

enable_onnx_normalization

bool または <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

必須

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。

evaluation_frequency

int または <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

必須

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。

gradient_accumulation_step

int または <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

必須

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グラデーションを累積した後、累積されたグラデーション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。

layers_to_freeze

int または <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

必須

モデルに固定するレイヤーの数。 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固定の詳細については、 を参照してください https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/reference-automl-images-hyperparameters#model-agnostic-hyperparameters。 # pylint: disable=line-too-long

learning_rate

float または <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

必須

初期学習率。 範囲 [0, 1] の float にする必要があります。

learning_rate_scheduler

str または <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

必須

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。

model_name

str または <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

必須

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

float または <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

必須

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

bool または <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

必須

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

number_of_epochs

int または <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

必須

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。

number_of_workers

int または <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

必須

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

str または <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

必須

オプティマイザーの種類。 'sgd'、'adam'、または 'adamw' のいずれかである必要があります。

random_seed

int または <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

必須

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。

step_lr_gamma

float または <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

必須

学習率スケジューラが "step" 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。

step_lr_step_size

int または <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

必須

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。

training_batch_size

int または <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

必須

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。

validation_batch_size

str または <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

必須

検証バッチ サイズ。 正の整数にする必要があります。

warmup_cosine_lr_cycles

float または <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

必須

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。

warmup_cosine_lr_warmup_epochs

int または <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

必須

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。

weight_decay

float または <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

必須

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。

training_crop_size

int または <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

必須

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。

validation_crop_size

int または <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

必須

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。

validation_resize_size

int または <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

必須

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。

weighted_loss

int または <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>

必須

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。