SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase 類別

定義

重要

部分資訊涉及發行前產品，在發行之前可能會有大幅修改。 Microsoft 對此處提供的資訊，不做任何明確或隱含的瑕疵擔保。

public class SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase : Microsoft.ML.Trainers.TrainerInputBaseWithWeight where TModel : class

type SgdBinaryTrainerBase<'Model (requires 'Model : null)>.OptionsBase = class
    inherit TrainerInputBaseWithWeight

Public Class SgdBinaryTrainerBase(Of TModel).OptionsBase
Inherits TrainerInputBaseWithWeight

繼承: Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight
SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase

衍生: Microsoft.ML.Trainers.SgdCalibratedTrainer.Options

Microsoft.ML.Trainers.SgdNonCalibratedTrainer.Options

名稱	Description
SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase()

名稱	Description
CheckFrequency	決定以迭代次數計算收斂檢查的頻率。
ConvergenceTolerance	融合容忍度。若損失減少的指數移動平均低於此容忍範圍，演算法即視為收斂並停止。
ExampleWeightColumnName	例如，用欄位來表示重量。 (繼承來源 TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName	欄位用於特徵。 (繼承來源 TrainerInputBase)
L2Regularization	正則化的 L2 權重。
LabelColumnName	欄位用於標籤。 (繼承來源 TrainerInputBaseWithLabel)
LearningRate	SGD 使用的初始學習率。
NumberOfIterations	訓練資料集中通過的最大次數。
NumberOfThreads	SGD 所使用的無鎖平行度。
PositiveInstanceWeight	權重將應用於正類別。這對於處理不平衡資料的訓練非常有用。
Shuffle	決定每次訓練迭代是否要重新洗牌資料。