ExponentialLRDecay Třída
Definice
Důležité
Některé informace platí pro předběžně vydaný produkt, který se může zásadně změnit, než ho výrobce nebo autor vydá. Microsoft neposkytuje žádné záruky, výslovné ani předpokládané, týkající se zde uváděných informací.
Tato třída implementuje rozklad exponenciálního učení. Implementováno z dokumentace tensorflow. Zdroj: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/train/exponential_decay Výchozí hodnoty a implementace četnosti učení pochází z testů modelu Tensorflow Slim. Zdroj: https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/slim/train_image_classifier.py
public sealed class ExponentialLRDecay : Microsoft.ML.Trainers.LearningRateScheduler
type ExponentialLRDecay = class
inherit LearningRateScheduler
Public NotInheritable Class ExponentialLRDecay
Inherits LearningRateScheduler
- Dědičnost
Konstruktory
ExponentialLRDecay(Single, Single, Single, Boolean) |
Tento kontrakutor inicializuje inicializaci inicializované rychlosti učení, počet epoch na rozklad, rozkaz a možnost schodiště. Výchozí hodnoty jsou převzaty z Tensorflow Slim. |
Pole
DecayRate |
Faktor rozkladu rychlosti učení. |
DecaySteps |
Počet kroků rozkladu |
GlobalStep |
Počet dávek, které graf zatím viděl |
LearningRate |
Počáteční rychlost učení. |
NumEpochsPerDecay |
Počet epoch, po kterých se rychlost učení rozpadne. |
Staircase |
Pokud je schodiště pravdivé, rychlost učení se rozloží v diskrétních intervalech a rozhodovaná rychlost učení se řídí schodišťovou funkcí. |