ISupportSdcaLoss Interfejs

Definicja

Przestrzeń nazw:

Microsoft.ML.Trainers

Zestaw:

Microsoft.ML.Data.dll

Pakiet:

Microsoft.ML v3.0.1

Funkcja utraty może znać rozwiązanie zbliżone do optymalnej podwójnej aktualizacji Ref: Sec(6.2) http://jmlr.org/papers/volume14/shalev-shwartz13a/shalev-shwartz13a.pdf

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

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

Public Interface ISupportSdcaLoss
Implements ILossFunction(Of Single, Single), IScalarLoss

Pochodne

Microsoft.ML.Trainers.HingeLoss

Microsoft.ML.Trainers.ISupportSdcaClassificationLoss

Microsoft.ML.Trainers.ISupportSdcaRegressionLoss

Microsoft.ML.Trainers.LogLoss

Microsoft.ML.Trainers.SmoothedHingeLoss

Microsoft.ML.Trainers.SquaredLoss

Implementuje

ILossFunction<Single,Single> IScalarLoss

Metody

ComputeDualUpdateInvariant(Single)	Funkcja utraty może znać rozwiązanie zbliżone do optymalnej podwójnej aktualizacji Ref: Sec(6.2) http://jmlr.org/papers/volume14/shalev-shwartz13a/shalev-shwartz13a.pdf
Derivative(Single, Single)	Pochodna funkcji straty w odniesieniu do danych wyjściowych (Odziedziczone po IScalarLoss)
DualLoss(Single, Single)	Funkcja podwójnej utraty dla przykładu trenowania. Jeśli f(x) oznacza funkcję utraty w indywidualnym przykładzie trenowania, ta funkcja zwraca wartość -f*(-x*), gdzie f*(x*) jest konjugate fenchel f(x).
DualUpdate(Single, Single, Single, Single, Int32)	Obliczanie aktualizacji podwójnej (\Delta\alpha_i) w usłudze SDCA alfa: podwójna zmienna w określonym wystąpieniu lambdaN: L2 const x liczba wystąpień buforowane niezmienne, sugerowane przez metodę powyżej
Loss(TOutput, TLabel)	Oblicza utratę, biorąc pod uwagę dane wyjściowe i podstawowe informacje. Należy pamiętać, że wartość zwracana ma typ Double, ponieważ strata jest zwykle skumulowana w wielu wystąpieniach. (Odziedziczone po ILossFunction<TOutput,TLabel>)