ExponentialLRDecay Klasa
Definicja
Ważne
Niektóre informacje odnoszą się do produktu w wersji wstępnej, który może zostać znacząco zmodyfikowany przed wydaniem. Firma Microsoft nie udziela żadnych gwarancji, jawnych lub domniemanych, w odniesieniu do informacji podanych w tym miejscu.
Ta klasa implementuje rozkład szybkości uczenia wykładniczego. Zaimplementowano z dokumentacji biblioteki tensorflow. Źródło: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/train/exponential_decay Wartości domyślne i implementacja szybkości nauki pochodzą z testów modelu Tensorflow Slim. Źródło : https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/slim/train_image_classifier.py
public sealed class ExponentialLRDecay : Microsoft.ML.Trainers.LearningRateSchedulertype ExponentialLRDecay = class
inherit LearningRateSchedulerPublic NotInheritable Class ExponentialLRDecay
Inherits LearningRateScheduler- Dziedziczenie
Konstruktory
| Nazwa | Opis |
|---|---|
| ExponentialLRDecay(Single, Single, Single, Boolean) |
Ten contructor inicjuje tempo uczenia intial, epoki liczb na rozkład, szybkość rozkładu i opcję schodów. Wartości domyślne są pobierane z biblioteki Tensorflow Slim. |
Pola
| Nazwa | Opis |
|---|---|
| DecayRate |
Współczynnik rozkładu szybkości nauki. |
| DecaySteps |
Liczba kroków rozkładu |
| GlobalStep |
Liczba partii widocznych na wykresie do tej pory. |
| LearningRate |
Początkowa szybkość nauki. |
| NumEpochsPerDecay |
Liczba epok, po których tempo nauki ulega rozpadowi. |
| Staircase |
Jeśli schody mają wartość True, tempo uczenia rozkłada się w dyskretnych odstępach czasu, a rozkładane tempo uczenia następuje po funkcji schodów. |