ImageClassificationMultilabel interface

Пакет:

@azure/arm-machinelearning

Многозначная классификация изображений. Классификация изображений с несколькими метками используется, если изображение может иметь одну или несколько меток из набора меток, например изображение может быть помечено как cat, так и "собака".

Extends

ImageClassificationBase,AutoMLVertical

Свойства

primaryMetric	Основная метрика для оптимизации для этой задачи.
taskType	Полиморфная дискриминация, указывающая различные типы этого объекта, может быть

Унаследованные свойства

limitSettings	[Обязательный] Ограничение параметров для задания AutoML.
logVerbosity	Подробность журнала для задания.
modelSettings	Параметры, используемые для обучения модели.
searchSpace	Поиск места для выборки различных сочетаний моделей и их гиперпараметров.
sweepSettings	Очистка модели и гиперпараметры, связанные с параметрами.
targetColumnName	Имя целевого столбца: это столбец прогнозируемых значений. Также называется именем столбца метки в контексте задач классификации.
trainingData	[Обязательный] Входные данные обучения.
validationData	Входные данные проверки.
validationDataSize	Доля обучающего набора данных, который необходимо выделить для целей проверки. Значения между (0.0, 1.0) Применяются, если набор данных проверки не указан.

Сведения о свойстве

primaryMetric

Основная метрика для оптимизации для этой задачи.

primaryMetric?: string

Значение свойства

string

taskType

Полиморфная дискриминация, указывающая различные типы этого объекта, может быть

taskType: "ImageClassificationMultilabel"

Значение свойства

"ImageClassificationMultilabel"

Сведения об унаследованном свойстве

limitSettings

[Обязательный] Ограничение параметров для задания AutoML.

limitSettings: ImageLimitSettings

Значение свойства

ImageLimitSettings

унаследовано отImageClassificationBase.limitSettings

logVerbosity

Подробность журнала для задания.

logVerbosity?: string

Значение свойства

string

наследуется отAutoMLVertical.logVerbosity

modelSettings

Параметры, используемые для обучения модели.

modelSettings?: ImageModelSettingsClassification

Значение свойства

ImageModelSettingsClassification

наследуется отImageClassificationBase.modelSettings

searchSpace

Поиск места для выборки различных сочетаний моделей и их гиперпараметров.

searchSpace?: ImageModelDistributionSettingsClassification[]

Значение свойства

ImageModelDistributionSettingsClassification[]

наследуется отImageClassificationBase.searchSpace

sweepSettings

Очистка модели и гиперпараметры, связанные с параметрами.

sweepSettings?: ImageSweepSettings

Значение свойства

ImageSweepSettings

наследуется отImageClassificationBase.sweepSettings

targetColumnName

Имя целевого столбца: это столбец прогнозируемых значений. Также называется именем столбца метки в контексте задач классификации.

targetColumnName?: string

Значение свойства

string

наследуется отAutoMLVertical.targetColumnName

trainingData

[Обязательный] Входные данные обучения.

trainingData: MLTableJobInput

Значение свойства

MLTableJobInput

унаследован отAutoMLVertical.trainingData

validationData

Входные данные проверки.

validationData?: MLTableJobInput

Значение свойства

MLTableJobInput

унаследован отImageClassificationBase.validationData

validationDataSize

Доля обучающего набора данных, который необходимо выделить для целей проверки. Значения между (0.0, 1.0) Применяются, если набор данных проверки не указан.

validationDataSize?: number

Значение свойства

number

наследуется отImageClassificationBase.validationDataSize