OnlineGradientDescentTrainer Sınıf

Başvuru

Tanım

Ad Alanı:: Microsoft.ML.Trainers

Bütünleştirilmiş Kod:: Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Paket:: Microsoft.ML v3.0.1

Paket:: Microsoft.ML v1.0.0

Paket:: Microsoft.ML v1.1.0

Paket:: Microsoft.ML v1.2.0

Paket:: Microsoft.ML v1.3.1

Paket:: Microsoft.ML v1.4.0

Paket:: Microsoft.ML v1.5.5

Paket:: Microsoft.ML v1.6.0

Paket:: Microsoft.ML v1.7.0

Paket:: Microsoft.ML v2.0.0

Önemli

Bazı bilgiler ürünün ön sürümüyle ilgilidir ve sürüm öncesinde önemli değişiklikler yapılmış olabilir. Burada verilen bilgilerle ilgili olarak Microsoft açık veya zımni hiçbir garanti vermez.

IEstimator<TTransformer> Doğrusal regresyon modelinin parametrelerini tahmin etmek için Çevrimiçi Gradyan Azalma (OGD) kullanarak doğrusal regresyon modelini eğitme.

public sealed class OnlineGradientDescentTrainer : Microsoft.ML.Trainers.AveragedLinearTrainer<Microsoft.ML.Data.RegressionPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.LinearRegressionModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.LinearRegressionModelParameters>

type OnlineGradientDescentTrainer = class
    inherit AveragedLinearTrainer<RegressionPredictionTransformer<LinearRegressionModelParameters>, LinearRegressionModelParameters>

Public NotInheritable Class OnlineGradientDescentTrainer
Inherits AveragedLinearTrainer(Of RegressionPredictionTransformer(Of LinearRegressionModelParameters), LinearRegressionModelParameters)

Devralma: Object

TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>

OnlineLinearTrainer<TTransformer,TModel>

AveragedLinearTrainer<RegressionPredictionTransformer<LinearRegressionModelParameters>,LinearRegressionModelParameters>
OnlineGradientDescentTrainer

Açıklamalar

Bu eğitmeni oluşturmak için OnlineGradientDescent veya OnlineGradientDescent(Seçenekler) kullanın.

Giriş ve Çıkış Sütunları

Giriş etiketi sütun verileri olmalıdır Single. Giriş özellikleri sütun verileri bilinen boyutlu bir vektör Singleolmalıdır.

Bu eğitmen aşağıdaki sütunları oluşturur:

Çıkış Sütunu Adı	Sütun Türü	Description
`Score`	Single	Model tarafından tahmin edilen ilişkisiz puan.

Eğitmen Özellikleri


Makine öğrenmesi görevi	Regresyon
Normalleştirme gerekli mi?	Yes
Önbelleğe alma gerekli mi?	No
Microsoft.ML ek olarak gerekli NuGet	Hiçbiri
ONNX'e aktarılabilir	Yes

Eğitim Algoritması Ayrıntıları

Stokastik gradyan azalma, dışbükey kayıp işlevleri için hata gradyanlarını kullanarak model katsayılarını sığdırmak için basit ama verimli bir yinelemeli teknik kullanır. Çevrimiçi Gradyan Azalma (OGD), standart (toplu iş olmayan) stokastik gradyan azalmasını, bir kayıp işlevi seçeneğiyle ve zaman içinde görülen vektörlerin ortalamasını kullanarak ağırlık vektörünün güncelleştirilmesi seçeneğini uygular (ortalama bağımsız değişken varsayılan olarak True olarak ayarlanır).

Kullanım örneklerinin bağlantıları için Ayrıca Bkz. bölümüne bakın.

Alanlar

FeatureColumn	Eğitmenin beklediği özellik sütunu. (Devralındığı yer: TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
LabelColumn	Eğitmenin beklediği etiket sütunu. etiketin eğitim için kullanılmadığını gösteren olabilir `null`. (Devralındığı yer: TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
WeightColumn	Eğitmenin beklediği ağırlık sütunu. `null`olabilir, bu da ağırlığın eğitim için kullanılmadığını gösterir. (Devralındığı yer: TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Özellikler

Info	IEstimator<TTransformer> Doğrusal regresyon modelinin parametrelerini tahmin etmek için Çevrimiçi Gradyan Azalma (OGD) kullanarak doğrusal regresyon modelini eğitme. (Devralındığı yer: OnlineLinearTrainer<TTransformer,TModel>)

Yöntemler

Fit(IDataView)	bir ITransformereğitip döndürür. (Devralındığı yer: TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
Fit(IDataView, LinearModelParameters)	Zaten eğitilmiş `modelParameters` bir kullanarak bir OnlineLinearTrainer<TTransformer,TModel> öğesinin eğitimine devam eder ve bir ITransformerdöndürür. (Devralındığı yer: OnlineLinearTrainer<TTransformer,TModel>)
GetOutputSchema(SchemaShape)	IEstimator<TTransformer> Doğrusal regresyon modelinin parametrelerini tahmin etmek için Çevrimiçi Gradyan Azalma (OGD) kullanarak doğrusal regresyon modelini eğitme. (Devralındığı yer: TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Uzantı Metotları

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)

Tahmin zincirine 'önbelleğe alma denetim noktası' ekleme. Bu, aşağı akış tahmincilerinin önbelleğe alınan verilere karşı eğitilmesini sağlar. Birden çok veri geçiren eğitmenlerden önce bir önbelleğe alma kontrol noktası olması yararlıdır.

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

Tahmin aracı verildiğinde, bir temsilci çağrıldıktan sonra Fit(IDataView) çağıracak bir sarmalama nesnesi döndürün. Tahmin aracının neyin uygun olduğu hakkında bilgi döndürmesi genellikle önemlidir; bu nedenle Fit(IDataView) yöntem yalnızca genel ITransformerbir nesne yerine özel olarak yazılan bir nesne döndürür. Bununla birlikte, aynı zamanda, IEstimator<TTransformer> genellikle birçok nesne içeren işlem hatları halinde oluşturulur, bu nedenle transformatörü almak istediğimiz tahmin aracının EstimatorChain<TLastTransformer> bu zincirde bir yere gömülü olduğu bir tahmin aracı zinciri oluşturmamız gerekebilir. Bu senaryo için, bu yöntem aracılığıyla sığdır çağrıldıktan sonra çağrılacak bir temsilci ekleyebiliriz.

Şunlara uygulanır

Aracılığıyla paylaş