SgdCalibratedTrainer.Options 클래스

정의

네임스페이스:

Microsoft.ML.Trainers

어셈블리:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

패키지:

Microsoft.ML v3.0.1

SgdCalibratedTrainerSgdCalibrated(Options)에 사용되는 옵션입니다.

public sealed class SgdCalibratedTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.SgdBinaryTrainerBase<Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.LinearBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>.OptionsBase

type SgdCalibratedTrainer.Options = class
    inherit SgdBinaryTrainerBase<CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>.OptionsBase

Public NotInheritable Class SgdCalibratedTrainer.Options
Inherits SgdBinaryTrainerBase(Of CalibratedModelParametersBase(Of LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator)).OptionsBase

상속

Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

SgdBinaryTrainerBase<CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters,PlattCalibrator>>.OptionsBase

SgdCalibratedTrainer.Options

생성자

SgdCalibratedTrainer.Options()

SgdCalibratedTrainerSgdCalibrated(Options)에 사용되는 옵션입니다.

필드

CheckFrequency	반복 횟수 측면에서 수렴을 확인하는 빈도를 결정합니다. (다음에서 상속됨 SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
ConvergenceTolerance	수렴 허용 오차입니다. 손실 감소의 지수 이동 평균이 이 허용 오차보다 낮으면 알고리즘이 수렴된 것으로 간주되어 중지됩니다. (다음에서 상속됨 SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
ExampleWeightColumnName	예를 들어 가중치에 사용할 열입니다. (다음에서 상속됨 TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName	기능에 사용할 열입니다. (다음에서 상속됨 TrainerInputBase)
L2Regularization	정규화를 위한 L2 가중치입니다. (다음에서 상속됨 SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
LabelColumnName	레이블에 사용할 열입니다. (다음에서 상속됨 TrainerInputBaseWithLabel)
LearningRate	SGD에서 사용하는 초기 학습 속도입니다. (다음에서 상속됨 SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
NumberOfIterations	학습 데이터 세트를 통과하는 최대 패스 수입니다. (다음에서 상속됨 SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
NumberOfThreads	SGD에서 사용되는 잠금 없는 병렬 처리 수준입니다. (다음에서 상속됨 SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
PositiveInstanceWeight	양수 클래스에 적용할 가중치입니다. 이는 불균형 데이터로 학습하는 데 유용합니다. (다음에서 상속됨 SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
Shuffle	각 학습 반복에 대해 데이터를 순서를 섞을지 여부를 결정합니다. (다음에서 상속됨 SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)