ISupportSdcaRegressionLoss Интерфейс

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML.Trainers

Сборка:

Microsoft.ML.Data.dll

Пакет:

Microsoft.ML v3.0.1

public interface ISupportSdcaRegressionLoss : Microsoft.ML.Trainers.ILossFunction<float,float>, Microsoft.ML.Trainers.IRegressionLoss, Microsoft.ML.Trainers.ISupportSdcaLoss

type ISupportSdcaRegressionLoss = interface
    interface ISupportSdcaLoss
    interface IScalarLoss
    interface ILossFunction<single, single>
    interface IRegressionLoss

Public Interface ISupportSdcaRegressionLoss
Implements ILossFunction(Of Single, Single), IRegressionLoss, ISupportSdcaLoss

Производный

Microsoft.ML.Trainers.SquaredLoss

Реализации

ILossFunction<Single,Single> IRegressionLoss IScalarLoss ISupportSdcaLoss

Методы

ComputeDualUpdateInvariant(Single)	(Унаследовано от ISupportSdcaLoss)
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). (Унаследовано от ISupportSdcaLoss)
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 (Унаследовано от ISupportSdcaLoss)
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>)