ImageClassificationTrainer.EarlyStopping Klasa

Definicja

Przestrzeń nazw:: Microsoft.ML.Vision

Zestaw:: Microsoft.ML.Vision.dll

Pakiet:: Microsoft.ML.Vision v4.0.1

Pakiet:: Microsoft.ML.Vision v1.4.0

Pakiet:: Microsoft.ML.Vision v1.5.5

Pakiet:: Microsoft.ML.Vision v1.6.0

Pakiet:: Microsoft.ML.Vision v1.7.0

Pakiet:: Microsoft.ML.Vision v2.0.1

Pakiet:: Microsoft.ML.Vision v3.0.1

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

Źródło:: ImageClassificationTrainer.cs

Źródło:: ImageClassificationTrainer.cs

Źródło:: ImageClassificationTrainer.cs

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.

Funkcja wczesnego zatrzymywania zatrzymuje trenowanie, gdy monitorowana ilość przestaje się poprawiać". Modelowane po 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

Dziedziczenie: Object
ImageClassificationTrainer.EarlyStopping

Konstruktory

Nazwa	Opis
ImageClassificationTrainer.EarlyStopping(Single, Int32, ImageClassificationTrainer+EarlyStoppingMetric, Boolean)	Funkcja wczesnego zatrzymywania zatrzymuje trenowanie, gdy monitorowana ilość przestaje się poprawiać". Modelowane po https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/00fad90125b18b80fe054de1055770cfb8fe4ba3/ tensorflow/python/keras/callbacks.py#L1143

Właściwości

Nazwa	Opis
CheckIncreasing	Czy monitorowana ilość ma być zwiększana (np. Dokładność, CheckIncreasing = true) lub malejąco (np. Utrata, CheckIncreasing = false).
MinDelta	Minimalna zmiana monitorowanej ilości, która ma być traktowana jako poprawa.
Patience	Liczba epok, które mają czekać po zakończeniu trenowania, nie jest widoczna z rzędu.

Metody

Nazwa	Opis
ShouldStop(ImageClassificationTrainer+TrainMetrics)	Aby być wywoływany na końcu każdej epoki, aby sprawdzić, czy szkolenie powinno się zatrzymać. W przypadku zwiększenia metryki (np. dokładności), jeśli metryka przestanie rosnąć, zatrzymaj trenowanie, jeśli wartość metryki nie zwiększa się w ciągu "cierpliwości" liczby epok. W przypadku zmniejszania metryki (np. utraty) zatrzymaj trenowanie, jeśli wartość metryki nie zmniejsza się w ciągu "cierpliwości" liczby epok. Każda zmiana wartości metryki mniejszej niż "minDelta" nie jest uważana za zmianę.

Nazwa

Opis

ShouldStop(ImageClassificationTrainer+TrainMetrics)

Aby być wywoływany na końcu każdej epoki, aby sprawdzić, czy szkolenie powinno się zatrzymać. W przypadku zwiększenia metryki (np. dokładności), jeśli metryka przestanie rosnąć, zatrzymaj trenowanie, jeśli wartość metryki nie zwiększa się w ciągu "cierpliwości" liczby epok. W przypadku zmniejszania metryki (np. utraty) zatrzymaj trenowanie, jeśli wartość metryki nie zmniejsza się w ciągu "cierpliwości" liczby epok. Każda zmiana wartości metryki mniejszej niż "minDelta" nie jest uważana za zmianę.

Dotyczy