ImageModelDistributionSettingsClassification interface

패키지:: @azure/arm-machinelearning

모델 설정 값을 스윕하는 배포 식입니다. <예> 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

ModelName = "choice('seresnext', 'resnest50')";
LearningRate = "uniform(0.001, 0.01)";
LayersToFreeze = "choice(0, 2)";
```</example>
For more details on how to compose distribution expressions please check the documentation:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters
For more information on the available settings please visit the official documentation:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

Extends: ImageModelDistributionSettings

속성

trainingCropSize	학습 데이터 세트에 대한 신경망에 입력되는 이미지 자르기 크기입니다. 양의 정수여야 합니다.
validationCropSize	유효성 검사 데이터 세트에 대한 신경망에 입력되는 이미지 자르기 크기입니다. 양의 정수여야 합니다.
validationResizeSize	유효성 검사 데이터 세트를 자르기 전에 크기를 조정할 이미지 크기입니다. 양의 정수여야 합니다.
weightedLoss	가중 손실. 허용되는 값은 가중치 손실 없이 0입니다. sqrt를 사용한 가중치 손실의 경우 1. (class_weights). class_weights 가중치 손실에 대한 2. 0 또는 1 또는 2여야 합니다.

상속된 속성

amsGradient	최적화 프로그램이 'adam' 또는 'adamw'인 경우 AMSGrad를 사용하도록 설정합니다.
augmentations	확대를 사용하기 위한 설정입니다.
beta1	최적화 프로그램이 'adam' 또는 'adamw'인 경우 'beta1' 값입니다. 범위 [0, 1]의 부동 소수 자릿수여야 합니다.
beta2	최적화 프로그램이 'adam' 또는 'adamw'인 경우 'beta2' 값입니다. 범위 [0, 1]의 부동 소수 자릿수여야 합니다.
distributed	배포자 학습을 사용할지 여부입니다.
earlyStopping	학습 중에 조기 중지 논리를 사용하도록 설정합니다.
earlyStoppingDelay	초기 중지를 위해 기본 메트릭 개선이 추적되기 전에 대기할 최소 Epoch 수 또는 유효성 검사 평가입니다. 양의 정수여야 합니다.
earlyStoppingPatience	실행이 중지되기 전에 기본 메트릭 개선 없이 Epoch 또는 유효성 검사 평가의 최소 수입니다. 양의 정수여야 합니다.
enableOnnxNormalization	ONNX 모델을 내보낼 때 정규화를 사용하도록 설정합니다.
evaluationFrequency	메트릭 점수를 얻기 위해 유효성 검사 데이터 세트를 평가하는 빈도입니다. 양의 정수여야 합니다.
gradientAccumulationStep	그라데이션 누적은 해당 단계의 그라데이션을 누적하는 동안 모델 가중치를 업데이트하지 않고 구성된 수의 "GradAccumulationStep" 단계를 실행한 다음 누적 그라데이션을 사용하여 가중치 업데이트를 계산하는 것을 의미합니다. 양의 정수여야 합니다.
layersToFreeze	모델에 대해 고정할 레이어 수입니다. 양의 정수여야 합니다. 예를 들어 'seresnext'의 값으로 2를 전달하면 layer0 및 layer1이 동결됩니다. 지원되는 모델의 전체 목록과 계층 고정에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요. https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.
learningRate	초기 학습 속도입니다. 범위 [0, 1]의 부동 소수 자릿수여야 합니다.
learningRateScheduler	학습 속도 스케줄러의 유형입니다. 'warmup_cosine' 또는 '단계'여야 합니다.
modelName	학습에 사용할 모델의 이름입니다. 사용 가능한 모델에 대한 자세한 내용은 공식 설명서를 참조하세요. https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.
momentum	최적화 프로그램이 'sgd'일 때의 모멘텀 값입니다. 범위 [0, 1]의 부동 소수 자릿수여야 합니다.
nesterov	최적화 프로그램이 'sgd'일 때 nesterov를 사용하도록 설정합니다.
numberOfEpochs	학습 epoch의 수입니다. 양의 정수여야 합니다.
numberOfWorkers	데이터 로더 작업자 수입니다. 음수가 아닌 정수여야 합니다.
optimizer	최적화 프로그램의 유형입니다. 'sgd', 'adam' 또는 'adamw'여야 합니다.
randomSeed	결정적 학습을 사용할 때 사용할 임의 시드입니다.
stepLRGamma	학습 속도 스케줄러가 '단계'인 경우 감마 값입니다. 범위 [0, 1]의 부동 소수 자릿수여야 합니다.
stepLRStepSize	학습 속도 스케줄러가 '단계'인 경우 단계 크기의 값입니다. 양의 정수여야 합니다.
trainingBatchSize	학습 일괄 처리 크기입니다. 양의 정수여야 합니다.
validationBatchSize	유효성 검사 일괄 처리 크기입니다. 양의 정수여야 합니다.
warmupCosineLRCycles	학습 속도 스케줄러가 'warmup_cosine'인 경우 코사인 주기의 값입니다. 범위 [0, 1]의 부동 소수 자릿수여야 합니다.
warmupCosineLRWarmupEpochs	학습 속도 스케줄러가 'warmup_cosine'인 경우 준비 epoch의 값입니다. 양의 정수여야 합니다.
weightDecay	최적화 프로그램이 'sgd', 'adam' 또는 'adamw'인 경우 가중치 감쇠 값입니다. 범위[0, 1]의 부동 소수 자릿수여야 합니다.

속성 세부 정보

trainingCropSize

학습 데이터 세트에 대한 신경망에 입력되는 이미지 자르기 크기입니다. 양의 정수여야 합니다.

trainingCropSize?: string

속성 값

string

validationCropSize

유효성 검사 데이터 세트에 대한 신경망에 입력되는 이미지 자르기 크기입니다. 양의 정수여야 합니다.

validationCropSize?: string

속성 값

string

validationResizeSize

유효성 검사 데이터 세트를 자르기 전에 크기를 조정할 이미지 크기입니다. 양의 정수여야 합니다.

validationResizeSize?: string

속성 값

string

weightedLoss

가중 손실. 허용되는 값은 가중치 손실 없이 0입니다. sqrt를 사용한 가중치 손실의 경우 1. (class_weights). class_weights 가중치 손실에 대한 2. 0 또는 1 또는 2여야 합니다.

weightedLoss?: string

속성 값

string

상속된 속성 세부 정보

amsGradient

최적화 프로그램이 'adam' 또는 'adamw'인 경우 AMSGrad를 사용하도록 설정합니다.

amsGradient?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.amsGradient 상속된

augmentations

확대를 사용하기 위한 설정입니다.

augmentations?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.augmentations 상속된

beta1

최적화 프로그램이 'adam' 또는 'adamw'인 경우 'beta1' 값입니다. 범위 [0, 1]의 부동 소수 자릿수여야 합니다.

beta1?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.beta1 상속된

beta2

최적화 프로그램이 'adam' 또는 'adamw'인 경우 'beta2' 값입니다. 범위 [0, 1]의 부동 소수 자릿수여야 합니다.

beta2?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.beta2 상속된

distributed

배포자 학습을 사용할지 여부입니다.

distributed?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.distributed 상속된

earlyStopping

학습 중에 조기 중지 논리를 사용하도록 설정합니다.

earlyStopping?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.earlyStopping 상속된

earlyStoppingDelay

초기 중지를 위해 기본 메트릭 개선이 추적되기 전에 대기할 최소 Epoch 수 또는 유효성 검사 평가입니다. 양의 정수여야 합니다.

earlyStoppingDelay?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.earlyStoppingDelay 상속된

earlyStoppingPatience

실행이 중지되기 전에 기본 메트릭 개선 없이 Epoch 또는 유효성 검사 평가의 최소 수입니다. 양의 정수여야 합니다.

earlyStoppingPatience?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.earlyStoppingPatience 상속된

enableOnnxNormalization

ONNX 모델을 내보낼 때 정규화를 사용하도록 설정합니다.

enableOnnxNormalization?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.enableOnnxNormalization 상속된

evaluationFrequency

메트릭 점수를 얻기 위해 유효성 검사 데이터 세트를 평가하는 빈도입니다. 양의 정수여야 합니다.

evaluationFrequency?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.evaluationFrequency 상속된

gradientAccumulationStep

그라데이션 누적은 해당 단계의 그라데이션을 누적하는 동안 모델 가중치를 업데이트하지 않고 구성된 수의 "GradAccumulationStep" 단계를 실행한 다음 누적 그라데이션을 사용하여 가중치 업데이트를 계산하는 것을 의미합니다. 양의 정수여야 합니다.

gradientAccumulationStep?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.gradientAccumulationStep 상속된

layersToFreeze

모델에 대해 고정할 레이어 수입니다. 양의 정수여야 합니다. 예를 들어 'seresnext'의 값으로 2를 전달하면 layer0 및 layer1이 동결됩니다. 지원되는 모델의 전체 목록과 계층 고정에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요. https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

layersToFreeze?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.layersToFreeze 상속된

learningRate

초기 학습 속도입니다. 범위 [0, 1]의 부동 소수 자릿수여야 합니다.

learningRate?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.learningRate 상속된

learningRateScheduler

학습 속도 스케줄러의 유형입니다. 'warmup_cosine' 또는 '단계'여야 합니다.

learningRateScheduler?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.learningRateScheduler 상속된

modelName

학습에 사용할 모델의 이름입니다. 사용 가능한 모델에 대한 자세한 내용은 공식 설명서를 참조하세요. https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

modelName?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.modelName 상속된

momentum

최적화 프로그램이 'sgd'일 때의 모멘텀 값입니다. 범위 [0, 1]의 부동 소수 자릿수여야 합니다.

momentum?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.momentum 상속된

nesterov

최적화 프로그램이 'sgd'일 때 nesterov를 사용하도록 설정합니다.

nesterov?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.nesterov 상속된

numberOfEpochs

학습 epoch의 수입니다. 양의 정수여야 합니다.

numberOfEpochs?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.numberOfEpochs 상속된

numberOfWorkers

데이터 로더 작업자 수입니다. 음수가 아닌 정수여야 합니다.

numberOfWorkers?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.numberOfWorkers 상속된

optimizer

최적화 프로그램의 유형입니다. 'sgd', 'adam' 또는 'adamw'여야 합니다.

optimizer?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.optimizer 상속된

randomSeed

결정적 학습을 사용할 때 사용할 임의 시드입니다.

randomSeed?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.randomSeed 상속된

stepLRGamma

학습 속도 스케줄러가 '단계'인 경우 감마 값입니다. 범위 [0, 1]의 부동 소수 자릿수여야 합니다.

stepLRGamma?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.stepLRGamma 상속된

stepLRStepSize

학습 속도 스케줄러가 '단계'인 경우 단계 크기의 값입니다. 양의 정수여야 합니다.

stepLRStepSize?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.stepLRStepSize 상속된

trainingBatchSize

학습 일괄 처리 크기입니다. 양의 정수여야 합니다.

trainingBatchSize?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.trainingBatchSize 상속된

validationBatchSize

유효성 검사 일괄 처리 크기입니다. 양의 정수여야 합니다.

validationBatchSize?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.validationBatchSize 상속된

warmupCosineLRCycles

학습 속도 스케줄러가 'warmup_cosine'인 경우 코사인 주기의 값입니다. 범위 [0, 1]의 부동 소수 자릿수여야 합니다.

warmupCosineLRCycles?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.warmupCosineLRCycles 상속된

warmupCosineLRWarmupEpochs

학습 속도 스케줄러가 'warmup_cosine'인 경우 준비 epoch의 값입니다. 양의 정수여야 합니다.

warmupCosineLRWarmupEpochs?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.warmupCosineLRWarmupEpochs 상속된

weightDecay

최적화 프로그램이 'sgd', 'adam' 또는 'adamw'인 경우 가중치 감쇠 값입니다. 범위[0, 1]의 부동 소수 자릿수여야 합니다.

weightDecay?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.weightDecay 상속된

다음을 통해 공유

ImageModelDistributionSettingsClassification interface

속성

상속된 속성

속성 세부 정보

trainingCropSize

속성 값

validationCropSize

속성 값

validationResizeSize

속성 값

weightedLoss

속성 값

상속된 속성 세부 정보

amsGradient

속성 값

augmentations

속성 값

beta1

속성 값

beta2

속성 값

distributed

속성 값

earlyStopping

속성 값

earlyStoppingDelay

속성 값

earlyStoppingPatience

속성 값

enableOnnxNormalization

속성 값

evaluationFrequency

속성 값

gradientAccumulationStep

속성 값

layersToFreeze

속성 값

learningRate

속성 값

learningRateScheduler

속성 값

modelName

속성 값

momentum

속성 값

nesterov

속성 값

numberOfEpochs

속성 값

numberOfWorkers

속성 값

optimizer

속성 값

randomSeed

속성 값

stepLRGamma

속성 값

stepLRStepSize

속성 값

trainingBatchSize

속성 값

validationBatchSize

속성 값

warmupCosineLRCycles

속성 값

warmupCosineLRWarmupEpochs

속성 값

weightDecay

속성 값