OnlineGradientDescentTrainer 類別
定義
重要
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用於 IEstimator<TTransformer> 訓練線性迴歸模型，使用線上梯 度下降（OGD） 來估計線性迴歸模型的參數。
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)- 繼承
備註
要建立此訓練器，請使用 OnlineGradientDescent 或 OnlineGradientDescent（Options）。
輸入與輸出欄位
輸入標籤欄位資料必須是 Single。 輸入特徵欄位資料必須是已知大小的向量。Single
此訓練器會輸出下列欄位：
| 輸出數據行名稱 | 欄類型 | Description |
|---|---|---|
Score |
Single | 模型預測的無界分數。 |
訓練師特性
| 機器學習任務 | Regression |
| 需要正規化嗎？ | Yes |
| 快取是必須的嗎？ | No |
| 除了 Microsoft.ML 之外，必須使用 NuGet | None |
| 可匯出至 ONNX | Yes |
訓練演算法細節
隨機梯度下降使用簡單但高效的迭代技術，利用誤差梯度擬合凸損失函數的模型係數。 線上梯度下降（OGD）實作標準（非批次）隨機梯度下降，提供損失函數選擇，並可利用時間內觀察到的向量平均值更新權重向量（平均參數預設為真）。
請參考「參見」區塊，裡面有使用範例的連結。
欄位
| 名稱 | Description |
|---|---|
| FeatureColumn |
訓練師期待的特色欄。 (繼承來源 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| LabelColumn |
訓練師期望的標籤欄。 可以是 |
| WeightColumn |
訓練師預期的體重欄。 可以是 |
屬性
| 名稱 | Description |
|---|---|
| Info |
用於 IEstimator<TTransformer> 訓練線性迴歸模型，使用線上梯 度下降（OGD） 來估計線性迴歸模型的參數。 (繼承來源 OnlineLinearTrainer<TTransformer,TModel>) |
方法
| 名稱 | Description |
|---|---|
| Fit(IDataView, LinearModelParameters) |
繼續訓練 a OnlineLinearTrainer<TTransformer,TModel> 使用已訓練 |
| Fit(IDataView) |
訓練並返回 ITransformer。 (繼承來源 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
用於 IEstimator<TTransformer> 訓練線性迴歸模型，使用線上梯 度下降（OGD） 來估計線性迴歸模型的參數。 (繼承來源 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
擴充方法
| 名稱 | Description |
|---|---|
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
在估計鏈中附加一個「快取檢查點」。 這將確保下游估計器能針對快取資料進行訓練。 在訓練師接受多次資料通行前設置快取檢查點會很有幫助。 |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
給定一個估計器，回傳一個包裹物件，該物件會呼叫一次 Fit(IDataView) 代理。 估計器通常回傳擬合的資訊很重要，因此該 Fit(IDataView) 方法回傳一個特定型別的物件，而非一般 ITransformer的 。 然而，同時， IEstimator<TTransformer> 通常會被組成包含許多物件的管線，因此我們可能需要建立一條估計鏈，將 EstimatorChain<TLastTransformer> 我們想要取得變壓器的估計器埋藏在這條鏈的某處。 在這種情況下，我們可以透過此方法附加一個代理，當 fit 被呼叫時會被呼叫。 |