ISupportSdcaLoss Интерфейс

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML.Trainers

Сборка:

Microsoft.ML.Data.dll

Пакет:

Microsoft.ML v3.0.1

Функция потери может знать решение закрытия для оптимального двойного обновления 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

Производный

Microsoft.ML.Trainers.HingeLoss

Microsoft.ML.Trainers.ISupportSdcaClassificationLoss

Microsoft.ML.Trainers.ISupportSdcaRegressionLoss

Microsoft.ML.Trainers.LogLoss

Microsoft.ML.Trainers.SmoothedHingeLoss

Microsoft.ML.Trainers.SquaredLoss

Реализации

ILossFunction<Single,Single> IScalarLoss

Методы

ComputeDualUpdateInvariant(Single)	Функция потери может знать решение закрытия для оптимального двойного обновления Ref: Sec(6.2) http://jmlr.org/papers/volume14/shalev-shwartz13a/shalev-shwartz13a.pdf
Derivative(Single, Single)	Производный от функции потери относительно выходных данных (Унаследовано от IScalarLoss)
DualLoss(Single, Single)	Функция двойной потери для примера обучения. Если f(x) обозначает функцию потери в отдельном примере обучения, эта функция возвращает -f*(-x*), где f*(x*) является конъюгатом Фенчел f(x).
DualUpdate(Single, Single, Single, Single, Int32)	Вычисление двойного обновления (\Delta\alpha_i) в SDCA alpha: двойная переменная в указанном экземпляре лямбдаН: L2 const x число экземпляров кэшированный инвариантный, намек на указанный выше метод
Loss(TOutput, TLabel)	Вычисляет потерю, учитывая выходные данные и истину земли. Обратите внимание, что возвращаемое значение имеет тип Double, так как потеря обычно накапливается во многих экземплярах. (Унаследовано от ILossFunction<TOutput,TLabel>)