SgdNonCalibratedTrainer.Options Класс

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML.Trainers

Сборка:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Пакет:

Microsoft.ML v3.0.1

Параметры для параметра, используемого SgdNonCalibratedTrainer в Приложении «Параметры» (Параметры).

public sealed class SgdNonCalibratedTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.SgdBinaryTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.LinearBinaryModelParameters>.OptionsBase

type SgdNonCalibratedTrainer.Options = class
    inherit SgdBinaryTrainerBase<LinearBinaryModelParameters>.OptionsBase

Public NotInheritable Class SgdNonCalibratedTrainer.Options
Inherits SgdBinaryTrainerBase(Of LinearBinaryModelParameters).OptionsBase

Наследование

Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

SgdBinaryTrainerBase<LinearBinaryModelParameters>.OptionsBase

SgdNonCalibratedTrainer.Options

Конструкторы

SgdNonCalibratedTrainer.Options()

Параметры для параметра, используемого SgdNonCalibratedTrainer в Приложении «Параметры» (Параметры).

Поля

CheckFrequency	Определяет частоту проверки конвергенции с точки зрения количества итераций. (Унаследовано от SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
ConvergenceTolerance	Погрешность конвергенции. Если экспоненциальное скользящее среднее снижение потерь снижается ниже этой допустимости, алгоритм считается конвергентным и будет остановлен. (Унаследовано от SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
ExampleWeightColumnName	Столбец, используемый для примера веса. (Унаследовано от TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName	Столбец, используемый для функций. (Унаследовано от TrainerInputBase)
L2Regularization	Вес L2 для регуляризации. (Унаследовано от SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
LabelColumnName	Столбец, используемый для меток. (Унаследовано от TrainerInputBaseWithLabel)
LearningRate	Начальная скорость обучения, используемая МЕТОДом JSON. (Унаследовано от SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
LossFunction	Используемая функция потери. По умолчанию — LogLoss.
NumberOfIterations	Максимальное число проходов через обучающий набор данных. (Унаследовано от SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
NumberOfThreads	Степень параллелизма, свободного от блокировки, используемого МЕТОДом JSON. (Унаследовано от SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
PositiveInstanceWeight	Вес, применяемый к положительному классу. Это полезно для обучения с несбалансированных данных. (Унаследовано от SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
Shuffle	Определяет, следует ли перетасовывать данные для каждой итерации обучения. (Унаследовано от SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)