SgdCalibratedTrainer.Options Klasse

Definition

Namespace:

Microsoft.ML.Trainers

Assembly:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Paket:

Microsoft.ML v3.0.1

Optionen für die SgdCalibratedTrainer verwendung in SgdCalibrated(Options).

public sealed class SgdCalibratedTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.SgdBinaryTrainerBase<Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.LinearBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>.OptionsBase

type SgdCalibratedTrainer.Options = class
    inherit SgdBinaryTrainerBase<CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>.OptionsBase

Public NotInheritable Class SgdCalibratedTrainer.Options
Inherits SgdBinaryTrainerBase(Of CalibratedModelParametersBase(Of LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator)).OptionsBase

Vererbung

Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

SgdBinaryTrainerBase<CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters,PlattCalibrator>>.OptionsBase

SgdCalibratedTrainer.Options

Konstruktoren

SgdCalibratedTrainer.Options()

Optionen für die SgdCalibratedTrainer verwendung in SgdCalibrated(Options).

Felder

CheckFrequency	Bestimmt die Häufigkeit der Überprüfung auf Konvergenz in Bezug auf die Anzahl der Iterationen. (Geerbt von SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
ConvergenceTolerance	Die Konvergenztoleranz. Wenn der exponentielle gleitende Mittelwert von Verlustminderungen unter dieser Toleranz fällt, gilt der Algorithmus als konvergiert und wird beendet. (Geerbt von SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
ExampleWeightColumnName	Spalte zum Verwenden von z. B. Gewichtung. (Geerbt von TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName	Spalte, die für Features verwendet werden soll. (Geerbt von TrainerInputBase)
L2Regularization	Die L2-Gewichtung für die Regularisierung. (Geerbt von SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
LabelColumnName	Spalte, die für Bezeichnungen verwendet werden soll. (Geerbt von TrainerInputBaseWithLabel)
LearningRate	Die anfängliche Lernrate, die von SGD verwendet wird. (Geerbt von SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
NumberOfIterations	Die maximale Anzahl von Übergängen durch das Schulungsdatensatz. (Geerbt von SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
NumberOfThreads	Der Grad der sperrfreien Parallelität, die von SGD verwendet wird. (Geerbt von SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
PositiveInstanceWeight	Das Gewicht, das auf die positive Klasse angewendet werden soll. Dies ist nützlich für die Schulung mit unausgeglichenen Daten. (Geerbt von SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
Shuffle	Bestimmt, ob Daten für jede Schulungs iteration shuffle werden sollen. (Geerbt von SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)