GlobalContrastNormalizingEstimator 클래스

정의

네임스페이스:

Microsoft.ML.Transforms

어셈블리:

Microsoft.ML.Transforms.dll

패키지:

Microsoft.ML v3.0.1

전역 대비 정규화를 적용하는 입력 열의 벡터를 정규화(배율)합니다.

public sealed class GlobalContrastNormalizingEstimator : Microsoft.ML.Transforms.LpNormNormalizingEstimatorBase

type GlobalContrastNormalizingEstimator = class
    inherit LpNormNormalizingEstimatorBase

Public NotInheritable Class GlobalContrastNormalizingEstimator
Inherits LpNormNormalizingEstimatorBase

상속

Object

TrivialEstimator<LpNormNormalizingTransformer>

LpNormNormalizingEstimatorBase

GlobalContrastNormalizingEstimator

설명

예측 도구 특성

이 추정기는 매개 변수를 학습하기 위해 데이터를 확인해야 합니까?	아니요
입력 열 데이터 형식	Single 벡터
출력 열 데이터 형식	Single 벡터
ONNX로 내보낼 수 있습니다.	예

그러면 LpNormNormalizingTransformer 입력 열의 벡터가 개별적으로 정규화되어 전역 대비 정규화를 적용하여 크기가 조정됩니다. 변환은 각 입력 벡터 $x$에 대해 다음 작업을 수행합니다. $y = \frac{s * x - \mu(x)}{L(x)}$입니다. 여기서 $s$은 사용자가 제공한 배율 인수이고, $\mu(x)$는 벡터 $x$의 요소 평균이며, $L(x)$는 $L_2$ 표준 또는 벡터 $x$의 요소의 표준 편차입니다. 이러한 설정은 초기화될 때 GlobalContrastNormalizingEstimator 사용자가 지정할 수 있습니다.

사용 예제에 대한 링크는 참고 섹션을 참조하세요.

메서드

Fit(IDataView)	전역 대비 정규화를 적용하는 입력 열의 벡터를 정규화(배율)합니다. (다음에서 상속됨 TrivialEstimator<TTransformer>)
GetOutputSchema(SchemaShape)	변환기에서 SchemaShape 생성할 스키마를 반환합니다. 파이프라인에서 스키마 전파 및 확인에 사용됩니다. (다음에서 상속됨 LpNormNormalizingEstimatorBase)

확장 메서드

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)	추정기 체인에 '캐싱 검사점'을 추가합니다. 이렇게 하면 다운스트림 추정기가 캐시된 데이터에 대해 학습됩니다. 여러 데이터 전달을 수행하는 트레이너 앞에 캐싱 검사점을 두는 것이 유용합니다.
WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)	추정기가 지정된 경우 대리자를 호출한 후 Fit(IDataView) 호출되는 래핑 개체를 반환합니다. 예측 도구가 적합한 항목에 대한 정보를 반환하는 것이 중요한 경우가 많습니다. 따라서 Fit(IDataView) 메서드는 일반 ITransformer개체가 아닌 특별히 형식화된 개체를 반환합니다. 그러나 동시에 IEstimator<TTransformer> 개체가 많은 파이프라인으로 형성되는 경우가 많으므로 변압기를 가져올 추정기가 이 체인의 어딘가에 묻혀 있는 위치를 통해 EstimatorChain<TLastTransformer> 추정기 체인을 빌드해야 할 수도 있습니다. 이 시나리오에서는 fit이 호출되면 호출되는 대리자를 이 메서드를 통해 연결할 수 있습니다.

추가 정보

• NormalizeGlobalContrast(TransformsCatalog, String, String, Boolean, Boolean, Single)