ExponentialLRDecay Klasse

Definition

Namespace:

Microsoft.ML.Trainers

Assembly:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Paket:

Microsoft.ML v3.0.1

Diese Klasse implementiert den Abbau der exponentiellen Lernrate. Implementiert aus der Tensorflow-Dokumentation. Quelle: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/train/exponential_decay Standardwerte und Implementierung der Lernrate stammen aus Tensorflow Slim-Modelltests. Quelle: 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

Vererbung

Object

LearningRateScheduler

ExponentialLRDecay

Konstruktoren

ExponentialLRDecay(Single, Single, Single, Boolean)

Dieser Kontruktor initialisiert die intiale Lernrate, zahlenzeitliche Epochen pro Verfall, Verfallsrate und Treppenoption. Die Standardwerte stammen aus Tensorflow Slim.

Felder

DecayRate	Lernrate verfallsfaktor.
DecaySteps	Anzahl der Abklingschritte
GlobalStep	Die Anzahl der batches, die bisher vom Diagramm gesehen wurden.
LearningRate	Anfängliche Lernrate.
NumEpochsPerDecay	Anzahl der Epochen, nach denen die Lernrate zerfällt.
Staircase	Wenn Treppe wahr ist, zerfällt die Lernrate in diskreten Intervallen, und die verweserte Lernrate folgt einer Treppenfunktion.