Share via

ImageModelSettingsClassification Sınıf

  • Başvuru

AutoML Görüntü Sınıflandırma görevleri için model ayarları.

Devralma
azure.ai.ml.entities._job.automl.image.image_model_settings.ImageModelDistributionSettings
ImageModelSettingsClassification

Oluşturucu

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

Parametreler

advanced_settings
str
Gerekli

Gelişmiş senaryolar için ayarlar.

ams_gradient
bool
Gerekli

İyileştirici 'adam' veya 'adamw' olduğunda AMSGrad'ı etkinleştirin.

beta1
float
Gerekli

İyileştirici 'adam' veya 'adamw' olduğunda 'beta1' değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.

beta2
float
Gerekli

İyileştirici 'adam' veya 'adamw' olduğunda 'beta2' değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.

checkpoint_frequency
int
Gerekli

Model denetim noktalarını depolama sıklığı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.

checkpoint_run_id
str
Gerekli

Artımlı eğitim için önceden eğitilmiş bir denetim noktası olan önceki çalıştırmanın kimliği.

distributed
bool
Gerekli

Dağıtılmış eğitimin kullanılıp kullanılmaymayacağı.

early_stopping
bool
Gerekli

Eğitim sırasında erken durdurma mantığını etkinleştirin.

early_stopping_delay
int
Gerekli

Birincil ölçüm geliştirmesinin erken durdurulması için izlenmeden önce beklenmek üzere en az dönem sayısı veya doğrulama değerlendirmeleri. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.

early_stopping_patience
int
Gerekli

Çalıştırma durdurulmadan önce birincil ölçüm geliştirmesi yapılmadan en az dönem veya doğrulama değerlendirmesi sayısı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.

enable_onnx_normalization
bool
Gerekli

ONNX modelini dışarı aktarırken normalleştirmeyi etkinleştirin.

evaluation_frequency
int
Gerekli

Ölçüm puanlarını almak için doğrulama veri kümesini değerlendirme sıklığı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.

gradient_accumulation_step
int
Gerekli

Gradyan birikimi, model ağırlıklarını güncelleştirmeden yapılandırılan sayıda "GradAccumulationStep" adımı çalıştırmak, bu adımların gradyanlarını biriktirirken ve ardından ağırlık güncelleştirmelerini hesaplamak için birikmiş gradyanları kullanmak anlamına gelir. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.

layers_to_freeze
int
Gerekli

Model için donduracak katman sayısı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır. Örneğin, 'seresnext' için değer olarak 2 geçirmek, katman0 ve katman1'i dondurma anlamına gelir. Desteklenen modellerin tam listesi ve katman dondurmayla ilgili ayrıntılar için lütfen bkz. https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

learning_rate
float
Gerekli

İlk öğrenme oranı. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.

learning_rate_scheduler
str veya LearningRateScheduler
Gerekli

Öğrenme oranı zamanlayıcısının türü. 'warmup_cosine' veya 'step' olmalıdır. Olası değerler şunlardır: "Yok", "WarmupCosine", "Step".

model_name
str
Gerekli

Eğitim için kullanılacak modelin adı. Kullanılabilir modeller hakkında daha fazla bilgi için lütfen resmi belgeleri ziyaret edin: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

momentum
float
Gerekli

İyileştirici 'sgd' olduğunda momentum değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.

nesterov
bool
Gerekli

İyileştirici 'sgd' olduğunda nesterov'ı etkinleştirin.

number_of_epochs
int
Gerekli

Eğitim dönemlerinin sayısı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.

number_of_workers
int
Gerekli

Veri yükleyici çalışanlarının sayısı. Negatif olmayan bir tamsayı olmalıdır.

optimizer
str veya StochasticOptimizer
Gerekli

İyileştirici türü. Olası değerler şunlardır: "Yok", "Sgd", "Adam", "Adamw".

random_seed
int
Gerekli

Belirlenmci eğitim kullanılırken kullanılacak rastgele tohum.

step_lr_gamma
float
Gerekli

Öğrenme hızı zamanlayıcı 'step' olduğunda gama değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.

step_lr_step_size
int
Gerekli

Öğrenme hızı zamanlayıcısı 'step' olduğunda adım boyutunun değeri. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.

training_batch_size
int
Gerekli

Eğitim toplu iş boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.

validation_batch_size
int
Gerekli

Doğrulama toplu iş boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.

warmup_cosine_lr_cycles
float
Gerekli

Öğrenme oranı zamanlayıcı 'warmup_cosine' olduğunda kosinüs döngüsünün değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.

warmup_cosine_lr_warmup_epochs
int
Gerekli

Öğrenme oranı zamanlayıcı 'warmup_cosine' olduğunda ısınma dönemlerinin değeri. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.

weight_decay
float
Gerekli

İyileştirici 'sgd', 'adam' veya 'adamw' olduğunda ağırlık bozulmasının değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.

training_crop_size
int
Gerekli

Eğitim veri kümesi için sinir ağına giriş olan görüntü kırpma boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.

validation_crop_size
int
Gerekli

Doğrulama veri kümesi için sinir ağına giriş olan görüntü kırpma boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.

validation_resize_size
int
Gerekli

Doğrulama veri kümesi için kırpmadan önce yeniden boyutlandırılan görüntü boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.

weighted_loss
int
Gerekli

Ağırlıklı kayıp. Ağırlıksız kayıp için kabul edilen değerler 0'dır. Kare ile ağırlıklı kayıp için 1. (class_weights). class_weights ile ağırlıklı kayıp için 2. 0 veya 1 veya 2 olmalıdır.