ExponentialLRDecay Klasa

Definicja

Przestrzeń nazw:

Microsoft.ML.Trainers

Zestaw:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Pakiet:

Microsoft.ML v3.0.1

Ta klasa implementuje rozkład szybkości uczenia wykładniczego. Zaimplementowano z dokumentacji biblioteki tensorflow. Źródło: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/train/exponential_decay Wartości domyślne i implementacja szybkości nauki pochodzą z testów modelu Tensorflow Slim. Źródła: https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/slim/train_image_classifier.py

public sealed class ExponentialLRDecay : Microsoft.ML.Trainers.LearningRateScheduler

type ExponentialLRDecay = class
    inherit LearningRateScheduler

Public NotInheritable Class ExponentialLRDecay
Inherits LearningRateScheduler

Dziedziczenie

Object

LearningRateScheduler

ExponentialLRDecay

Konstruktory

ExponentialLRDecay(Single, Single, Single, Boolean)

Ten contructor inicjuje wskaźnik uczenia intial, epoki liczb na rozpad, tempo rozpadu i opcję schodów. Wartości domyślne są pobierane z biblioteki Tensorflow Slim.

Pola

DecayRate	Współczynnik rozkładu szybkości nauki.
DecaySteps	Liczba kroków rozpadu
GlobalStep	Liczba partii widzianych przez graf do tej pory.
LearningRate	Początkowa szybkość nauki.
NumEpochsPerDecay	Liczba epok, po których tempo nauki rozpada się.
Staircase	Jeśli klatka schodowa ma wartość True, szybkość uczenia ulega rozpadowi w dyskretnych odstępach czasu, a rozkład zniknięty wskaźnik uczenia następuje po funkcji schodów.