GlobalContrastNormalizingEstimator 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.
Normalizuje vektory (škály) ve vstupním sloupci, které používají globální normalizaci kontrastu.
public sealed class GlobalContrastNormalizingEstimator : Microsoft.ML.Transforms.LpNormNormalizingEstimatorBasetype GlobalContrastNormalizingEstimator = class
inherit LpNormNormalizingEstimatorBasePublic NotInheritable Class GlobalContrastNormalizingEstimator
Inherits LpNormNormalizingEstimatorBase- Dědičnost
-
GlobalContrastNormalizingEstimator
Poznámky
Charakteristiky estimátoru
| Potřebuje tento estimátor podívat se na data, aby vytrénovala jeho parametry? | No |
| Datový typ vstupního sloupce | Vektor Single |
| Datový typ výstupního sloupce | Vektor Single |
| Exportovatelné do ONNX | Yes |
Výsledné LpNormNormalizingTransformer vektory normalizují ve vstupním sloupci jednotlivě a znovu je škálují použitím globální normalizace kontrastu. Transformace provede následující operaci pro každý vstupní vektor $x$: $y = \frac{s * x - \mu(x)}{L(x)}{L(x)}$. Kde $s$ je uživatel, který poskytuje měřítko, $\mu(x)$ je průměr prvků vektoru $x$ a $L(x)$ je $L_2$ normou nebo směrodatnou odchylkou prvků vektoru $x$. Tato nastavení může určit uživatel při GlobalContrastNormalizingEstimator inicializaci.
Odkazy na příklady použití najdete v části Viz také.
Metody
| Fit(IDataView) |
Normalizuje vektory (škály) ve vstupním sloupci, které používají globální normalizaci kontrastu. (Zděděno od TrivialEstimator<TTransformer>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
SchemaShape Vrátí schéma, které bude vytvořen transformátorem. Používá se pro šíření a ověřování schématu v kanálu. (Zděděno od LpNormNormalizingEstimatorBase) |
Metody rozšíření
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Připojte k řetězci estimátoru kontrolní bod ukládání do mezipaměti. Tím zajistíte, aby podřízené estimátory byly vytrénovány proti datům uloženým v mezipaměti. Před průchodem více dat je užitečné mít kontrolní bod ukládání do mezipaměti. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Vzhledem k estimátoru vraťte zalamovací objekt, který zavolá delegáta jednou Fit(IDataView) . Často je důležité, aby odhadovač vrátil informace o tom, co bylo vhodné, což je důvod, proč Fit(IDataView) metoda vrací konkrétně typ objekt, nikoli jen obecné ITransformer. Ve stejnou dobu se však často vytvářejí do kanálů s mnoha objekty, takže možná budeme muset vytvořit řetězec estimátorů, kde EstimatorChain<TLastTransformer> je odhadovač, IEstimator<TTransformer> pro který chceme získat transformátor, zakopán někde v tomto řetězci. Pro tento scénář můžeme prostřednictvím této metody připojit delegáta, který bude volána po zavolání fit. |