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SdcaNonCalibratedBinaryTrainer.Options Classe

Definição

public sealed class SdcaNonCalibratedBinaryTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.SdcaBinaryTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LinearBinaryModelParameters>.BinaryOptionsBase
type SdcaNonCalibratedBinaryTrainer.Options = class
    inherit SdcaBinaryTrainerBase<LinearBinaryModelParameters>.BinaryOptionsBase
Public NotInheritable Class SdcaNonCalibratedBinaryTrainer.Options
Inherits SdcaBinaryTrainerBase(Of LinearBinaryModelParameters).BinaryOptionsBase
Herança

Construtores

SdcaNonCalibratedBinaryTrainer.Options()

Opções para o SdcaNonCalibratedBinaryTrainer.

Campos

BiasLearningRate

A taxa de aprendizado para ajustar o viés de ser regularizada.

(Herdado de SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ConvergenceCheckFrequency

Determina a frequência de verificação de convergência em termos de número de iterações.

(Herdado de SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ConvergenceTolerance

A tolerância para a taxa entre a lacuna de dualidade e a perda primitiva para verificação de convergência.

(Herdado de SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ExampleWeightColumnName

Coluna a ser usada, por exemplo, peso.

(Herdado de TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName

Coluna a ser usada para recursos.

(Herdado de TrainerInputBase)
L1Regularization

O hiperparâmetro de regularização L1.

(Herdado de SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L2Regularization

O hiperparâmetro de regularização L2.

(Herdado de SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
LabelColumnName

Coluna a ser usada para rótulos.

(Herdado de TrainerInputBaseWithLabel)
MaximumNumberOfIterations

O número máximo de passes a serem executados nos dados.

(Herdado de SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfThreads

O grau de paralelismo sem bloqueio.

(Herdado de SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
PositiveInstanceWeight

O peso a ser aplicado à classe positiva. Isso é útil para treinamento com dados desequilibrado.

(Herdado de SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.BinaryOptionsBase)
Shuffle

Determina se os dados devem ser embaralhados para cada iteração de treinamento.

(Herdado de SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)

Propriedades

LossFunction

A perda personalizada.

Aplica-se a