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LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase Classe

Définition

Classe d’options de base pour les estimateurs d’entraîneurs dérivésLbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.

public abstract class LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase : Microsoft.ML.Trainers.TrainerInputBaseWithWeight where TOptions : LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase, new() where TTransformer : ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> where TModel : class
type LbfgsTrainerBase<'Options, 'ransformer, 'Model (requires 'Options :> LbfgsTrainerBase<'Options, 'ransformer, 'Model>.OptionsBase and 'Options : (new : unit -> 'Options) and 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)>.OptionsBase = class
    inherit TrainerInputBaseWithWeight
Public MustInherit Class LbfgsTrainerBase(Of TOptions, TTransformer, TModel).OptionsBase
Inherits TrainerInputBaseWithWeight

Paramètres de type

TOptions
TTransformer
TModel
Héritage
LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase
Dérivé

Constructeurs

Nom Description
LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase()

Classe d’options de base pour les estimateurs d’entraîneurs dérivésLbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.

Champs

Nom Description
DenseOptimizer

Forcez lansification des vecteurs d’optimisation interne. La valeur par défaut est false.

EnforceNonNegativity

Appliquer des pondérations non négatives. La valeur par défaut est false.

ExampleWeightColumnName

Colonne à utiliser pour un exemple de poids.

(Hérité de TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName

Colonne à utiliser pour les fonctionnalités.

(Hérité de TrainerInputBase)
HistorySize

Nombre d’itérations précédentes à mémoriser pour estimer le Hessian. Les valeurs inférieures signifient des estimations plus rapides mais moins précises.

InitialWeightsDiameter

Échelle des pondérations initiales.

L1Regularization

Poids de la régularisation L1.

L2Regularization

Poids de régularisation L2.

LabelColumnName

Colonne à utiliser pour les étiquettes.

(Hérité de TrainerInputBaseWithLabel)
MaximumNumberOfIterations

Nombre d’itérations.

NumberOfThreads

Nombre de threads. La valeur Null signifie utiliser le nombre de processeurs.

OptimizationTolerance

Paramètre de tolérance pour la convergence d’optimisation. (Faible = plus lent, plus précis).

Quiet

Détermine s’il faut produire une sortie pendant l’entraînement ou non.

StochasticGradientDescentInitilaizationTolerance

Exécutez SGD pour initialiser les pondérations LR, convergeant vers cette tolérance.

S’applique à