SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase Classe

Definizione

Spazio dei nomi:: Microsoft.ML.Trainers

Assembly:: Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Pacchetto:: Microsoft.ML v4.0.1

Pacchetto:: Microsoft.ML v1.0.0

Pacchetto:: Microsoft.ML v1.1.0

Pacchetto:: Microsoft.ML v1.2.0

Pacchetto:: Microsoft.ML v1.3.1

Pacchetto:: Microsoft.ML v1.4.0

Pacchetto:: Microsoft.ML v1.5.5

Pacchetto:: Microsoft.ML v1.6.0

Pacchetto:: Microsoft.ML v1.7.0

Pacchetto:: Microsoft.ML v2.0.1

Pacchetto:: Microsoft.ML v3.0.1

Pacchetto:: Microsoft.ML v5.0.0-preview.1.25125.4

Origine:: SdcaBinary.cs

Origine:: SdcaBinary.cs

Origine:: SdcaBinary.cs

Importante

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Opzioni per i trainer basati su SDCA.

public abstract class SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase : Microsoft.ML.Trainers.TrainerInputBaseWithWeight where TOptions : SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase, new() where TTransformer : ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> where TModel : class

type SdcaTrainerBase<'Options, 'ransformer, 'Model (requires 'Options :> SdcaTrainerBase<'Options, 'ransformer, 'Model>.OptionsBase and 'Options : (new : unit -> 'Options) and 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)>.OptionsBase = class
    inherit TrainerInputBaseWithWeight

Public MustInherit Class SdcaTrainerBase(Of TOptions, TTransformer, TModel).OptionsBase
Inherits TrainerInputBaseWithWeight

Parametri di tipo

TOptions

TTransformer

TModel

Ereditarietà: Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight
SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase

Derivato: Microsoft.ML.Trainers.SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.BinaryOptionsBase

Microsoft.ML.Trainers.SdcaMulticlassTrainerBase<TModel>.MulticlassOptions

Microsoft.ML.Trainers.SdcaRegressionTrainer.Options

Campi

Nome	Descrizione
BiasLearningRate	Frequenza di apprendimento per regolare la distorsione rispetto alla regolarizzazione.
ConvergenceCheckFrequency	Determina la frequenza di controllo della convergenza in termini di numero di iterazioni.
ConvergenceTolerance	Tolleranza per il rapporto tra gap di dualità e perdita primaria per il controllo della convergenza.
ExampleWeightColumnName	Colonna da utilizzare per esempio peso. (Ereditato da TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName	Colonna da usare per le funzionalità. (Ereditato da TrainerInputBase)
L1Regularization	Iperparametri di regolarizzazione L1.
L2Regularization	Iperparametri di regolarizzazione L2.
LabelColumnName	Colonna da utilizzare per le etichette. (Ereditato da TrainerInputBaseWithLabel)
MaximumNumberOfIterations	Numero massimo di passaggi da eseguire sui dati.
NumberOfThreads	Grado di parallelismo senza blocco.
Shuffle	Determina se eseguire lo shuffle dei dati per ogni iterazione di training.

Si applica a