ImageClassificationTrainer.Options Класс

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML.Vision

Сборка:

Microsoft.ML.Vision.dll

Пакет:

Microsoft.ML.Vision v2.0.0

Класс Options для ImageClassificationTrainer.

public sealed class ImageClassificationTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.TrainerInputBaseWithLabel

type ImageClassificationTrainer.Options = class
    inherit TrainerInputBaseWithLabel

Public NotInheritable Class ImageClassificationTrainer.Options
Inherits TrainerInputBaseWithLabel

Наследование

Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

ImageClassificationTrainer.Options

Конструкторы

ImageClassificationTrainer.Options()

Класс Options для ImageClassificationTrainer.

Поля

Arch	Указывает архитектуру модели, которая будет использоваться в случае обучения классификации изображений с помощью метода передачи обучения. Архитектура по умолчанию — Resnet_v2_50.
BatchSize	Количество примеров, используемых для мини-пакетного обучения. Значение по умолчанию для BatchSize — 10.
EarlyStoppingCriteria	Параметры метода ранней остановки, используемые для завершения обучения, когда метрика обучения перестает улучшаться. По умолчанию функция EarlyStopping включена, а метрикой мониторинга является Точность.
Epoch	Число итераций обучения. Значение по умолчанию для epoch — 200.
FeatureColumnName	Столбец, используемый для функций. (Унаследовано от TrainerInputBase)
FinalModelPrefix	Окончательная модель и файлы контрольных точек или префикс папки для хранения файлов графа. Префикс по умолчанию — "custom_retrained_model_based_on_".
LabelColumnName	Столбец, используемый для меток. (Унаследовано от TrainerInputBaseWithLabel)
LearningRate	Скорость обучения, используемая во время оптимизации. Значение по умолчанию для параметра Скорость обучения — 0,01.
LearningRateScheduler	Класс, выполняющий планирование скорости обучения. Планировщик скорости обучения по умолчанию — экспоненциальное упадок скорости обучения.
MetricsCallback	Обратный вызов для создания статистики по точности или перекрестной энтропии на этапе обучения. Обратный вызов метрик по умолчанию имеет значение NULL.
PredictedLabelColumnName	Имя тензора, который будет содержать прогнозируемую метку из выходных оценок последнего уровня при передаче обучения. Имя тензора по умолчанию — "PredictedLabel".
ReuseTrainSetBottleneckCachedValues	Указывает, что не следует повторно вычислять кэшированные значения набора для обучения узких мест, если они уже доступны в папке bin. По умолчанию для этого параметра задано значение false.
ReuseValidationSetBottleneckCachedValues	Указывает, что не следует повторно вычислять значения набора проверки кэшированных узких мест, если они уже доступны в папке bin. По умолчанию для этого параметра задано значение false.
ScoreColumnName	Имя тензора, который будет содержать выходные оценки последнего слоя при передаче обучения. Имя тензора по умолчанию — "Score".
TestOnTrainSet	Указывает на вычисление модели в обучаемом наборе после каждой эпохи. По умолчанию для тестирования в наборе обучения задано значение true.
TrainSetBottleneckCachedValuesFileName	Указывает имя файла в рабочей области для хранения значений узкого места набора обучения для кэширования. Имя файла по умолчанию — "trainSetBottleneckFile.csv".
ValidationSet	Проверочный набор.
ValidationSetBottleneckCachedValuesFileName	Указывает имя файла в рабочей области для хранения значений узких мест набора проверки для кэширования. Имя файла по умолчанию — "validationSetBottleneckFile.csv".
ValidationSetFraction	Если проверочный набор не передается, в качестве проверки используется часть обучаемого набора. Чтобы отключить это поведение, задайте значение ValidationSetFraction NULL. Принимает значение от 0 до 1,0, значение по умолчанию — 0,1 или 10 % от обучаемого набора.
WorkspacePath	Указывает путь, по которому сохраняются файлы кэша узких мест изображений и обученная модель. По умолчанию используется новый временный каталог.