SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase Classe

Definição

Namespace:

Microsoft.ML.Trainers

Assembly:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Pacote:

Microsoft.ML v3.0.1

public class SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase : Microsoft.ML.Trainers.TrainerInputBaseWithWeight where TModel : class

type SgdBinaryTrainerBase<'Model (requires 'Model : null)>.OptionsBase = class
    inherit TrainerInputBaseWithWeight

Public Class SgdBinaryTrainerBase(Of TModel).OptionsBase
Inherits TrainerInputBaseWithWeight

Parâmetros de tipo

TModel

Herança

Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase

Derivado

Microsoft.ML.Trainers.SgdCalibratedTrainer.Options

Microsoft.ML.Trainers.SgdNonCalibratedTrainer.Options

Construtores

SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase()

Campos

CheckFrequency	Determina a frequência de verificação de convergência em termos de número de iterações.
ConvergenceTolerance	A tolerância à convergência. Se a média móvel exponencial de reduções de perda ficar abaixo dessa tolerância, o algoritmo será considerado convergido e será interrompido.
ExampleWeightColumnName	Coluna a ser usada, por exemplo, peso. (Herdado de TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName	Coluna a ser usada para recursos. (Herdado de TrainerInputBase)
L2Regularization	O peso L2 para regularização.
LabelColumnName	Coluna a ser usada para rótulos. (Herdado de TrainerInputBaseWithLabel)
LearningRate	A taxa de aprendizado inicial usada pelo SGD.
NumberOfIterations	O número máximo de passagens pelo conjunto de dados de treinamento.
NumberOfThreads	O grau de paralelismo sem bloqueio usado pelo SGD.
PositiveInstanceWeight	O peso a ser aplicado à classe positiva. Isso é útil para treinamento com dados desequilibrado.
Shuffle	Determina se os dados devem ser embaralhados para cada iteração de treinamento.