SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase Klasse
Definition
Wichtig
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public class SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase : Microsoft.ML.Trainers.TrainerInputBaseWithWeight where TModel : classtype SgdBinaryTrainerBase<'Model (requires 'Model : null)>.OptionsBase = class
inherit TrainerInputBaseWithWeightPublic Class SgdBinaryTrainerBase(Of TModel).OptionsBase
Inherits TrainerInputBaseWithWeightTypparameter
- TModel
- Vererbung
-
SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase
- Abgeleitet
Konstruktoren
| Name | Beschreibung |
|---|---|
| SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase() | |
Felder
| Name | Beschreibung |
|---|---|
| CheckFrequency |
Bestimmt die Häufigkeit der Überprüfung auf Konvergenz in Bezug auf die Anzahl der Iterationen. |
| ConvergenceTolerance |
Die Konvergenztoleranz. Wenn der exponentielle gleitende Durchschnitt der Verlustreduzierungen unter diese Toleranz fällt, wird der Algorithmus als konvergent betrachtet und beendet. |
| ExampleWeightColumnName |
Spalte, die verwendet werden soll, z. B. Gewichtung. (Geerbt von TrainerInputBaseWithWeight) |
| FeatureColumnName |
Spalte, die für Features verwendet werden soll. (Geerbt von TrainerInputBase) |
| L2Regularization |
Das L2-Gewicht für die Normalisierung. |
| LabelColumnName |
Spalte, die für Bezeichnungen verwendet werden soll. (Geerbt von TrainerInputBaseWithLabel) |
| LearningRate |
Die anfängliche Lernrate, die von SGD verwendet wird. |
| NumberOfIterations |
Die maximale Anzahl von Durchläufen des Schulungsdatensatzes. |
| NumberOfThreads |
Der Grad der sperrfreien Parallelität, die von SGD verwendet wird. |
| PositiveInstanceWeight |
Die Gewichtung, die auf die positive Klasse angewendet werden soll. Dies ist nützlich für schulungen mit ungleichgewichtierten Daten. |
| Shuffle |
Bestimmt, ob daten für jede Schulungsiteration neu gemischt werden sollen. |