OnlineGradientDescentTrainer 类

定义

命名空间:

Microsoft.ML.Trainers

程序集:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

包:

Microsoft.ML v3.0.1

用于 IEstimator<TTransformer> 使用 联机梯度下降 (OGD) 训练线性回归模型，用于估算线性回归模型的参数。

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)

继承

Object

TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>

OnlineLinearTrainer<TTransformer,TModel>

AveragedLinearTrainer<RegressionPredictionTransformer<LinearRegressionModelParameters>,LinearRegressionModelParameters>

OnlineGradientDescentTrainer

注解

若要创建此训练程序，请使用 OnlineGradientDescent 或 OnlineGradientDescent (选项) 。

输入和输出列

输入标签列数据必须为 Single。 输入特征列数据必须是已知大小的向量 Single。

该训练程序输出以下列：

输出列名称	列名称	说明
Score	Single	模型预测的未绑定分数。

训练器特征

机器学习任务	回归
规范化是否需要？	是
是否需要缓存？	否
除 Microsoft.ML 外所需的 NuGet	无
可导出到 ONNX	是

训练算法详细信息

随机梯度下降使用一种简单而高效的迭代技术来适应模型系数，方法是使用误差渐变实现凸失函数。 联机渐变下降 (OGD) 实现标准 (非批处理) 随机梯度下降，可以选择损失函数，并使用一段时间内看到的矢量平均值更新权重向量， (平均参数默认设置为 True) 。

有关使用示例的链接，请查看“另请参阅”部分。

字段

FeatureColumn	训练程序期望的功能列。 (继承自 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
LabelColumn	训练程序期望的标签列。 可以是 null，指示标签不用于训练。 (继承自 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
WeightColumn	训练器期望的权重列。 可以 null，这表示权重不用于训练。 (继承自 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

属性

Info	用于 IEstimator<TTransformer> 使用 联机梯度下降 (OGD) 训练线性回归模型，用于估算线性回归模型的参数。 (继承自 OnlineLinearTrainer<TTransformer,TModel>)

方法

Fit(IDataView)	火车并返回一个 ITransformer。 (继承自 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
Fit(IDataView, LinearModelParameters)	OnlineLinearTrainer<TTransformer,TModel>继续使用已训练modelParameters的训练并返回 aITransformer。 (继承自 OnlineLinearTrainer<TTransformer,TModel>)
GetOutputSchema(SchemaShape)	用于 IEstimator<TTransformer> 使用 联机梯度下降 (OGD) 训练线性回归模型，用于估算线性回归模型的参数。 (继承自 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

扩展方法

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)	将“缓存检查点”追加到估算器链。 这将确保针对缓存的数据训练下游估算器。 在执行多个数据传递的训练器之前，拥有缓存检查点会很有帮助。
WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)	给定估算器后，返回将调用委托的 Fit(IDataView) 包装对象。 估算器通常必须返回有关拟合情况的信息，这就是为什么 Fit(IDataView) 该方法返回特定类型化对象的原因，而不仅仅是常规 ITransformer对象。 但是，同时， IEstimator<TTransformer> 通常形成为包含许多对象的管道，因此，我们可能需要通过 EstimatorChain<TLastTransformer> 估算器链生成一系列估算器，以便我们要获取转换器的估算器被埋在此链中的某个位置。 对于这种情况，我们可以通过此方法附加调用一次将调用的委托。

另请参阅

• OnlineGradientDescent(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, IRegressionLoss, Single, Boolean, Single, Int32)
• OnlineGradientDescent(RegressionCatalog+RegressionTrainers, OnlineGradientDescentTrainer+Options)
• OnlineGradientDescentTrainer.Options