ImageClassificationTrainer.EarlyStopping Classe

Definizione

Spazio dei nomi:: Microsoft.ML.Vision

Assembly:: Microsoft.ML.Vision.dll

Pacchetto:: Microsoft.ML.Vision v4.0.1

Pacchetto:: Microsoft.ML.Vision v1.4.0

Pacchetto:: Microsoft.ML.Vision v1.5.5

Pacchetto:: Microsoft.ML.Vision v1.6.0

Pacchetto:: Microsoft.ML.Vision v1.7.0

Pacchetto:: Microsoft.ML.Vision v2.0.1

Pacchetto:: Microsoft.ML.Vision v3.0.1

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

Origine:: ImageClassificationTrainer.cs

Origine:: ImageClassificationTrainer.cs

Origine:: ImageClassificationTrainer.cs

Importante

Alcune informazioni sono relative alla release non definitiva del prodotto, che potrebbe subire modifiche significative prima della release definitiva. Microsoft non riconosce alcuna garanzia, espressa o implicita, in merito alle informazioni qui fornite.

L'arresto anticipato della funzionalità interrompe il training quando la quantità monitorata smette di migliorare". Modellato dopo https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/00fad90125b18b80fe054de1055770cfb8fe4ba3/ tensorflow/python/keras/callbacks.py#L1143

public sealed class ImageClassificationTrainer.EarlyStopping

type ImageClassificationTrainer.EarlyStopping = class

Public NotInheritable Class ImageClassificationTrainer.EarlyStopping

Ereditarietà: Object
ImageClassificationTrainer.EarlyStopping

Costruttori

Nome	Descrizione
ImageClassificationTrainer.EarlyStopping(Single, Int32, ImageClassificationTrainer+EarlyStoppingMetric, Boolean)	L'arresto anticipato della funzionalità interrompe il training quando la quantità monitorata smette di migliorare". Modellato dopo https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/00fad90125b18b80fe054de1055770cfb8fe4ba3/ tensorflow/python/keras/callbacks.py#L1143

Proprietà

Nome	Descrizione
CheckIncreasing	Indica se la quantità monitorata deve essere in aumento (ad esempio, Accuratezza, CheckIncreasing = true) o decrescente (ad esempio. Perdita, CheckIncreasing = false).
MinDelta	Variazione minima della quantità monitorata da considerare come miglioramento.
Patience	Numero di periodi di attesa dopo che non viene rilevato alcun miglioramento consecutivamente prima di arrestare il training.

Metodi

Nome	Descrizione
ShouldStop(ImageClassificationTrainer+TrainMetrics)	Per essere chiamato alla fine di ogni periodo per verificare se il training deve essere arrestato. Per aumentare le metriche( ad esempio: accuratezza), se la metrica smette di aumentare, arrestare il training se il valore della metrica non aumenta entro il numero di periodi di "pazienza". Per le metriche decrescenti(ad esempio: perdita), arrestare il training se il valore della metrica non diminuisce entro il numero di periodi di "pazienza". Qualsiasi modifica nel valore della metrica minore di 'minDelta' non viene considerata una modifica.

Nome

Descrizione

ShouldStop(ImageClassificationTrainer+TrainMetrics)

Per essere chiamato alla fine di ogni periodo per verificare se il training deve essere arrestato. Per aumentare le metriche( ad esempio: accuratezza), se la metrica smette di aumentare, arrestare il training se il valore della metrica non aumenta entro il numero di periodi di "pazienza". Per le metriche decrescenti(ad esempio: perdita), arrestare il training se il valore della metrica non diminuisce entro il numero di periodi di "pazienza". Qualsiasi modifica nel valore della metrica minore di 'minDelta' non viene considerata una modifica.

Si applica a