Microsoft.ML.Vision Namespace
Wichtig
Einige Informationen beziehen sich auf Vorabversionen, die vor dem Release ggf. grundlegend überarbeitet werden. Microsoft übernimmt hinsichtlich der hier bereitgestellten Informationen keine Gewährleistungen, seien sie ausdrücklich oder konkludent.
Namespace mit Bildklassifizierungskomponenten.
Klassen
| ImageClassificationModelParameters |
Bildklassifizierungs-Prädiktor. Diese Klasse kapselt das trainierte Deep Neural Network(DNN)-Modell und wird verwendet, um Bilder zu scoren. |
| ImageClassificationTrainer |
Für IEstimator<TTransformer> die Schulung eines Deep Neural Network(DNN) zum Klassifizieren von Bildern. |
| ImageClassificationTrainer.BottleneckMetrics |
Metriken für Bildfeaturisierungswerte. Das Eingabebild wird über das Netzwerk übergeben und Features werden aus der zweiten oder letzten Ebene extrahiert, um eine benutzerdefinierte voll verbundene Ebene zu trainieren, die als Klassifizierer dient. |
| ImageClassificationTrainer.EarlyStopping |
Die Frühstoppfunktion beendet die Schulung, wenn die überwachte Menge nicht mehr verbessert wird". Modelliert nach https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/00fad90125b18b80fe054de1055770cfb8fe4ba3/ tensorflow/python/keras/callbacks.py#L1143 |
| ImageClassificationTrainer.ImageClassificationMetrics |
Metriken für die Engpässe der Bildklassifizierung und Schulung. Train-Metriken sind möglicherweise null, wenn die Engpässephase ausgeführt wird, haben Sie also die Überprüfung! |
| ImageClassificationTrainer.Options |
Optionsklasse für ImageClassificationTrainer. |
| ImageClassificationTrainer.TrainMetrics |
DNN-Schulungsmetriken. |
Enumerationen
| ImageClassificationTrainer.Architecture |
Bildklassifizierungsmodell. |
| ImageClassificationTrainer.EarlyStoppingMetric |
Gibt die Metrik an, die überwacht werden soll, um Frühstoppkriterien zu entscheiden. |
| ImageClassificationTrainer.ImageClassificationMetrics.Dataset |
Gibt die Art des Datasets an, von dem eine Metrik gemeldet wird. |