Dela via

ImageClassificationSearchSpace Klass

  • Referens

Sök efter autoML-bildklassificering och bildklassificerings-multilabeluppgifter.

Arv
azure.ai.ml.entities._mixins.RestTranslatableMixin
ImageClassificationSearchSpace

Konstruktor

ImageClassificationSearchSpace(*, ams_gradient: bool | SweepDistribution | None = None, beta1: float | SweepDistribution | None = None, beta2: float | SweepDistribution | None = None, distributed: bool | SweepDistribution | None = None, early_stopping: bool | SweepDistribution | None = None, early_stopping_delay: int | SweepDistribution | None = None, early_stopping_patience: int | SweepDistribution | None = None, enable_onnx_normalization: bool | SweepDistribution | None = None, evaluation_frequency: int | SweepDistribution | None = None, gradient_accumulation_step: int | SweepDistribution | None = None, layers_to_freeze: int | SweepDistribution | None = None, learning_rate: float | SweepDistribution | None = None, learning_rate_scheduler: str | SweepDistribution | None = None, model_name: str | SweepDistribution | None = None, momentum: float | SweepDistribution | None = None, nesterov: bool | SweepDistribution | None = None, number_of_epochs: int | SweepDistribution | None = None, number_of_workers: int | SweepDistribution | None = None, optimizer: str | SweepDistribution | None = None, random_seed: int | SweepDistribution | None = None, step_lr_gamma: float | SweepDistribution | None = None, step_lr_step_size: int | SweepDistribution | None = None, training_batch_size: int | SweepDistribution | None = None, validation_batch_size: int | SweepDistribution | None = None, warmup_cosine_lr_cycles: float | SweepDistribution | None = None, warmup_cosine_lr_warmup_epochs: int | SweepDistribution | None = None, weight_decay: float | SweepDistribution | None = None, training_crop_size: int | SweepDistribution | None = None, validation_crop_size: int | SweepDistribution | None = None, validation_resize_size: int | SweepDistribution | None = None, weighted_loss: int | SweepDistribution | None = None)

Parametrar

ams_gradient
str eller <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obligatorisk

Aktivera AMSGrad när optimeraren är "adam" eller "adamw".

beta1
float eller <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obligatorisk

Värdet "beta1" när optimizern är "adam" eller "adamw". Måste vara en flottör i intervallet [0, 1].

beta2
float eller <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obligatorisk

Värdet för "beta2" när optimizern är "adam" eller "adamw". Måste vara en flottör i intervallet [0, 1].

distributed
bool eller <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obligatorisk

Om distributionsträning ska användas.

early_stopping
bool eller <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obligatorisk

Aktivera tidig stopplogik under träning.

early_stopping_delay
int eller <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obligatorisk

Minsta antal epoker eller valideringsutvärderingar som ska vänta innan den primära måttförbättringen spåras för tidig stoppning. Måste vara ett positivt heltal.

early_stopping_patience
int eller <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obligatorisk

Minsta antal epoker eller valideringsutvärderingar utan någon primär måttförbättring innan körningen stoppas. Måste vara ett positivt heltal.

enable_onnx_normalization
bool eller <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obligatorisk

Aktivera normalisering vid export av ONNX-modell.

evaluation_frequency
int eller <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obligatorisk

Frekvens för att utvärdera valideringsdatauppsättningen för att få måttpoäng. Måste vara ett positivt heltal.

gradient_accumulation_step
int eller <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obligatorisk

Toningsansamling innebär att du kör ett konfigurerat antal "GradAccumulationStep"-steg utan att uppdatera modellvikterna medan du ackumulerar toningarna i dessa steg och sedan använder de ackumulerade toningarna för att beräkna viktuppdateringarna. Måste vara ett positivt heltal.

layers_to_freeze
int eller <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obligatorisk

Antal lager som ska frysas för modellen. Måste vara ett positivt heltal. Om du till exempel skickar 2 som värde för "seresnext" innebär det fryslager0 och lager1. En fullständig lista över modeller som stöds och information om lagerfrysning finns i: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/reference-automl-images-hyperparameters#model-agnostic-hyperparameters. # pylint: disable=line-too-long

learning_rate
float eller <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obligatorisk

Inledande inlärningstakt. Måste vara en flottör i intervallet [0, 1].

learning_rate_scheduler
str eller <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obligatorisk

Typ av schemaläggare för inlärningsfrekvens. Måste vara "warmup_cosine" eller "step".

model_name
str eller <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obligatorisk

Namnet på den modell som ska användas för träning. Mer information om tillgängliga modeller finns i den officiella dokumentationen: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

momentum
float eller <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obligatorisk

Värdet för momentum när optimeraren är "sgd". Måste vara en flottör i intervallet [0, 1].

nesterov
bool eller <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obligatorisk

Aktivera nesterov när optimizer är "sgd".

number_of_epochs
int eller <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obligatorisk

Antal träningsepoker. Måste vara ett positivt heltal.

number_of_workers
int eller <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obligatorisk

Antal datainläsare. Måste vara ett icke-negativt heltal.

optimizer
str eller <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obligatorisk

Typ av optimerare. Måste vara antingen "sgd", "adam" eller "adamw".

random_seed
int eller <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obligatorisk

Slumpmässigt frö som ska användas när du använder deterministisk träning.

step_lr_gamma
float eller <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obligatorisk

Värdet för gamma när schemaläggaren för inlärningsfrekvens är "steg". Måste vara en flottör i intervallet [0, 1].

step_lr_step_size
int eller <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obligatorisk

Värdet för stegstorlek när schemaläggaren för inlärningsfrekvens är "steg". Måste vara ett positivt heltal.

training_batch_size
int eller <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obligatorisk

Träningsbatchstorlek. Måste vara ett positivt heltal.

validation_batch_size
str eller <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obligatorisk

Batchstorlek för validering. Måste vara ett positivt heltal.

warmup_cosine_lr_cycles
float eller <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obligatorisk

Värdet för cosinincykeln när schemaläggaren för inlärningsfrekvens är "warmup_cosine". Måste vara en flottör i intervallet [0, 1].

warmup_cosine_lr_warmup_epochs
int eller <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obligatorisk

Värdet för uppvärmningsepoker när schemaläggaren för inlärningsfrekvens är "warmup_cosine". Måste vara ett positivt heltal.

weight_decay
float eller <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obligatorisk

Värdet för viktförfall när optimizern är "sgd", "adam" eller "adamw". Måste vara en flottör i intervallet[0, 1].

training_crop_size
int eller <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obligatorisk

Bildgrödstorlek som är indata till det neurala nätverket för träningsdatauppsättningen. Måste vara ett positivt heltal.

validation_crop_size
int eller <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obligatorisk

Bildgrödstorlek som är indata till det neurala nätverket för valideringsdatauppsättningen. Måste vara ett positivt heltal.

validation_resize_size
int eller <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obligatorisk

Bildstorlek som du vill ändra storlek på innan du beskär för valideringsdatauppsättningen. Måste vara ett positivt heltal.

weighted_loss
int eller <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obligatorisk

Viktad förlust. De godkända värdena är 0 utan viktad förlust. 1 för viktad förlust med kvadrt. (class_weights). 2 för viktad förlust med class_weights. Måste vara 0, 1 eller 2.