GlobalContrastNormalizingEstimator Classe
Definição
Importante
Algumas informações se referem a produtos de pré-lançamento que podem ser substancialmente modificados antes do lançamento. A Microsoft não oferece garantias, expressas ou implícitas, das informações aqui fornecidas.
Normaliza (dimensiona) vetores na coluna de entrada aplicando a normalização de contraste global.
public sealed class GlobalContrastNormalizingEstimator : Microsoft.ML.Transforms.LpNormNormalizingEstimatorBasetype GlobalContrastNormalizingEstimator = class
inherit LpNormNormalizingEstimatorBasePublic NotInheritable Class GlobalContrastNormalizingEstimator
Inherits LpNormNormalizingEstimatorBase- Herança
-
GlobalContrastNormalizingEstimator
Comentários
Características do avaliador
| Esse avaliador precisa examinar os dados para treinar seus parâmetros? | No |
| Tipo de dados de coluna de entrada | Vetor de Single |
| Tipo de dados de coluna de saída | Vetor de Single |
| Exportável para ONNX | Yes |
O resultado LpNormNormalizingTransformer normaliza os vetores na coluna de entrada individualmente, redimensionando-os aplicando a normalização de contraste global. A transformação executa a seguinte operação em cada vetor de entrada $x$: $y = \frac{s * x - \mu(x)}{L(x)}$. Quando $s$ é um fator de dimensionamento fornecido pelo usuário, $\mu(x)$ é a média dos elementos do vetor $x$, e $L(x)$ é a norma $L_2$ ou o desvio padrão dos elementos do vetor $x$. Essas configurações podem ser especificadas pelo usuário quando são GlobalContrastNormalizingEstimator inicializadas.
Verifique a seção Consulte Também para obter links para exemplos de uso.
Métodos
| Nome | Description |
|---|---|
| Fit(IDataView) |
Normaliza (dimensiona) vetores na coluna de entrada aplicando a normalização de contraste global. (Herdado de TrivialEstimator<TTransformer>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
Retorna o SchemaShape esquema que será produzido pelo transformador. Usado para propagação e verificação de esquema em um pipeline. (Herdado de LpNormNormalizingEstimatorBase) |
Métodos de Extensão
| Nome | Description |
|---|---|
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Acrescente um 'ponto de verificação de cache' à cadeia do avaliador. Isso garantirá que os avaliadores downstream serão treinados em relação aos dados armazenados em cache. É útil ter um ponto de verificação de cache antes dos treinadores que têm várias passagens de dados. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Dado um avaliador, retorne um objeto de encapsulamento que chamará um delegado uma vez Fit(IDataView) chamado. Geralmente, é importante que um avaliador retorne informações sobre o que estava em forma, e é por isso que o Fit(IDataView) método retorna um objeto especificamente tipado, em vez de apenas um geral ITransformer. No entanto, ao mesmo tempo, IEstimator<TTransformer> muitas vezes são formados em pipelines com muitos objetos, portanto, talvez seja necessário criar uma cadeia de avaliadores por meio EstimatorChain<TLastTransformer> de onde o avaliador para o qual queremos obter o transformador está enterrado em algum lugar nessa cadeia. Para esse cenário, podemos por meio desse método anexar um delegado que será chamado assim que o ajuste for chamado. |