TrainingOptions ユーザー定義型
警告
このドキュメントは、モダン QDK に置き換えられたクラシック QDK を参照しています。
モダン QDK の API ドキュメントを参照 https://aka.ms/qdk.api してください。
名前空間: Microsoft.Quantum.MachineLearning
パッケージ: Microsoft.Quantum.MachineLearning
量子分類子のトレーニングに使用するオプションのコレクション。
newtype TrainingOptions = (LearningRate : Double, Tolerance : Double, MinibatchSize : Int, NMeasurements : Int, MaxEpochs : Int, MaxStalls : Int, StochasticRescaleFactor : Double, ScoringPeriod : Int, VerboseMessage : (String -> Unit));
名前付きアイテム
LearningRate : Double
トレーニング手順中にモデル パラメーターを更新するときに勾配を再スケーリングする必要がある学習率。
許容差: Double
サンプルを量子状態として準備するときに使用する近似許容値。
MinibatchSize : Int
各トレーニング ミニバッチで使用するサンプルの数。
NMeasurements : Int
分類の確率を推定するために、各分類結果を測定する回数。
MaxEpochs : Int
各モデルをトレーニングするエポックの最大数。
MaxStalls : Int
トレーニング エポックが失敗するまでの停止が許可される最大回数 (グラデーションは約 0)。
StochasticRescaleFactor : Double
更新を再試行する前に、停止したモデルを再スケーリングする量。
ScoringPeriod : Int
スコアリング ポイント間で実行される勾配ステップの数。 最適な精度を得るために、1 に設定します。
VerboseMessage : String ->Unit
詳細なフィードバックを提供するために使用できる関数。
注釈
この UDT は直接作成するのではなく、 DefaultTrainingOptions 関数を 呼び出し、 演算子を使用して w/ 異なる既定値をオーバーライドすることによって指定する必要があります。
たとえば、100,000 の測定値と最大 8 つのトレーニング エポックを使用するには、次のようにします。
let options = DefaultTrainingOptions()
w/ NMeasurements <- 100000
w/ MaxEpochs <- 8;