LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options Klasa

Definicja

Przestrzeń nazw:

Microsoft.ML.Trainers

Zestaw:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Pakiet:

Microsoft.ML v3.0.1

Opcje dla LbfgsPoissonRegressionTrainer obiektu używanego w LbfgsPoissonRegression(Options).

public sealed class LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.LbfgsTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options,Microsoft.ML.Data.RegressionPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.PoissonRegressionModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.PoissonRegressionModelParameters>.OptionsBase

type LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options = class
    inherit LbfgsTrainerBase<LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options, RegressionPredictionTransformer<PoissonRegressionModelParameters>, PoissonRegressionModelParameters>.OptionsBase

Public NotInheritable Class LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options
Inherits LbfgsTrainerBase(Of LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options, RegressionPredictionTransformer(Of PoissonRegressionModelParameters), PoissonRegressionModelParameters).OptionsBase

Dziedziczenie

Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

LbfgsTrainerBase<LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options,RegressionPredictionTransformer<PoissonRegressionModelParameters>,PoissonRegressionModelParameters>.OptionsBase

LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options

Konstruktory

LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options()

Opcje dla LbfgsPoissonRegressionTrainer obiektu używanego w LbfgsPoissonRegression(Options).

Pola

DenseOptimizer	Wymuś zagęszczenie wektorów optymalizacji wewnętrznej. Wartość domyślna to false. (Odziedziczone po LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
EnforceNonNegativity	Wymuszanie nieujemnych wag. Wartość domyślna to false. (Odziedziczone po LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ExampleWeightColumnName	Kolumna do użycia na przykład wagi. (Odziedziczone po TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName	Kolumna do użycia dla funkcji. (Odziedziczone po TrainerInputBase)
HistorySize	Liczba poprzednich iteracji do zapamiętania na potrzeby szacowania Hessian. Niższe wartości oznaczają szybsze, ale mniej dokładne szacunki. (Odziedziczone po LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
InitialWeightsDiameter	Skala wag początkowych. (Odziedziczone po LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L1Regularization	Waga uregulowania L1. (Odziedziczone po LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L2Regularization	Waga uregulowania L2. (Odziedziczone po LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
LabelColumnName	Kolumna do użycia dla etykiet. (Odziedziczone po TrainerInputBaseWithLabel)
MaximumNumberOfIterations	Liczba iteracji. (Odziedziczone po LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfThreads	Liczba wątków. Wartość null oznacza użycie liczby procesorów. (Odziedziczone po LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
OptimizationTolerance	Parametr tolerancji dla zbieżności optymalizacji. (Niski = wolniejszy, dokładniejszy). (Odziedziczone po LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
Quiet	Określa, czy należy wygenerować dane wyjściowe podczas trenowania, czy nie. (Odziedziczone po LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
StochasticGradientDescentInitilaizationTolerance	Uruchom SGD, aby zainicjować wagi LR, zbieżne z tą tolerancją. (Odziedziczone po LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)