Поделиться через


LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase Класс

Определение

Базовый класс параметров для оценщиков, производных отLbfgsTrainerBase<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

Параметры типа

TOptions
TTransformer
TModel
Наследование
LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase
Производный

Конструкторы

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

Базовый класс параметров для оценщиков, производных отLbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.

Поля

DenseOptimizer

Принудительное дедентификации внутренних векторов оптимизации. Значение по умолчанию — false.

EnforceNonNegativity

Принудительное применение ненарицательных весов. Значение по умолчанию — false.

ExampleWeightColumnName

Столбец, используемый для примера веса.

(Унаследовано от TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName

Столбец, используемый для функций.

(Унаследовано от TrainerInputBase)
HistorySize

Количество предыдущих итераций, которые следует помнить для оценки Хессиана. Более низкие значения означают более быстрые, но менее точные оценки.

InitialWeightsDiameter

Начальная шкала весов.

L1Regularization

Вес регуляризации L1.

L2Regularization

Вес регуляризации L2.

LabelColumnName

Столбец, используемый для меток.

(Унаследовано от TrainerInputBaseWithLabel)
MaximumNumberOfIterations

Число итераций.

NumberOfThreads

число потоков; Значение NULL означает использование числа процессоров.

OptimizationTolerance

Параметр отказоустойчивости для конвергенции оптимизации. (Низкий = медленнее, точнее).

Quiet

Определяет, следует ли создавать выходные данные во время обучения.

StochasticGradientDescentInitilaizationTolerance

Запустите МЕТОД JSON, чтобы инициализировать весовые коэффициенты LR, сходящиеся к этому допускам.

Применяется к