ISupportSdcaRegressionLoss 인터페이스

정의

네임스페이스:

Microsoft.ML.Trainers

어셈블리:

Microsoft.ML.Data.dll

패키지:

Microsoft.ML v3.0.1

public interface ISupportSdcaRegressionLoss : Microsoft.ML.Trainers.ILossFunction<float,float>, Microsoft.ML.Trainers.IRegressionLoss, Microsoft.ML.Trainers.ISupportSdcaLoss

type ISupportSdcaRegressionLoss = interface
    interface ISupportSdcaLoss
    interface IScalarLoss
    interface ILossFunction<single, single>
    interface IRegressionLoss

Public Interface ISupportSdcaRegressionLoss
Implements ILossFunction(Of Single, Single), IRegressionLoss, ISupportSdcaLoss

파생

Microsoft.ML.Trainers.SquaredLoss

구현

ILossFunction<Single,Single> IRegressionLoss IScalarLoss ISupportSdcaLoss

메서드

ComputeDualUpdateInvariant(Single)	(다음에서 상속됨 ISupportSdcaLoss)
Derivative(Single, Single)	출력과 관련하여 손실 함수의 파생 (다음에서 상속됨 IScalarLoss)
DualLoss(Single, Single)	학습 예제의 이중 손실 함수입니다. f(x)가 개별 학습 예제의 손실 함수를 나타내는 경우 이 함수는 -f*(-x*)를 반환합니다. 여기서 f*(x*)는 f(x)의 펜첼 복종입니다. (다음에서 상속됨 ISupportSdcaLoss)
DualUpdate(Single, Single, Single, Single, Int32)	SDCA에서 이중 업데이트(\Delta\alpha_i) 컴퓨팅 alpha: 지정된 인스턴스의 이중 변수 lambdaN: L2 const x 인스턴스 수 캐시된 고정, 위의 메서드에 의해 암시됨 (다음에서 상속됨 ISupportSdcaLoss)
Loss(TOutput, TLabel)	출력 및 지상 진리를 고려하여 손실을 계산합니다. 손실은 일반적으로 많은 인스턴스에 걸쳐 누적되므로 반환 값에는 Double 형식이 있습니다. (다음에서 상속됨 ILossFunction<TOutput,TLabel>)