LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase Klasa

Definicja

Przestrzeń nazw:

Microsoft.ML.Trainers

Zestaw:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Pakiet:

Microsoft.ML v3.0.1

Klasa opcji bazowych dla narzędzia do szacowania trenera pochodzącego zLbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.

public abstract class LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase : Microsoft.ML.Trainers.TrainerInputBaseWithWeight where TOptions : LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase, new() where TTransformer : ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> where TModel : class

type LbfgsTrainerBase<'Options, 'ransformer, 'Model (requires 'Options :> LbfgsTrainerBase<'Options, 'ransformer, 'Model>.OptionsBase and 'Options : (new : unit -> 'Options) and 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)>.OptionsBase = class
    inherit TrainerInputBaseWithWeight

Public MustInherit Class LbfgsTrainerBase(Of TOptions, TTransformer, TModel).OptionsBase
Inherits TrainerInputBaseWithWeight

Parametry typu

TOptions

TTransformer

TModel

Dziedziczenie

Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase

Pochodne

Microsoft.ML.Trainers.LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options

Microsoft.ML.Trainers.LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer.Options

Microsoft.ML.Trainers.LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options

Konstruktory

LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase()

Klasa opcji bazowych dla narzędzia do szacowania trenera pochodzącego zLbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.

Pola

DenseOptimizer	Wymuś zagęszczenie wektorów optymalizacji wewnętrznej. Wartość domyślna to false.
EnforceNonNegativity	Wymuszanie nie ujemnych wag. Wartość domyślna to false.
ExampleWeightColumnName	Kolumna do użycia na przykład wagi. (Odziedziczone po TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName	Kolumna do użycia dla funkcji. (Odziedziczone po TrainerInputBase)
HistorySize	Liczba poprzednich iteracji, które należy zapamiętać do szacowania Hessian. Niższe wartości oznaczają szybsze, ale mniej dokładne oszacowania.
InitialWeightsDiameter	Skala wagi początkowej.
L1Regularization	L1 waga regularyzacji.
L2Regularization	L2 waga regularyzacji.
LabelColumnName	Kolumna do użycia dla etykiet. (Odziedziczone po TrainerInputBaseWithLabel)
MaximumNumberOfIterations	Liczba iteracji.
NumberOfThreads	Liczba wątków. Wartość null oznacza użycie liczby procesorów.
OptimizationTolerance	Parametr tolerancji dla zbieżności optymalizacji. (Niski = wolniejszy, dokładniejszy).
Quiet	Określa, czy należy wygenerować dane wyjściowe podczas trenowania, czy nie.
StochasticGradientDescentInitilaizationTolerance	Uruchom sgD, aby zainicjować wagi LR, zbieżne z tą tolerancją.