NasBertTrainer.NasBertOptions Classe

Définition

Espace de noms:

Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert

Assembly:

Microsoft.ML.TorchSharp.dll

Paquet:

Microsoft.ML.TorchSharp v0.21.1

public class NasBertTrainer.NasBertOptions : Microsoft.ML.TorchSharp.TorchSharpBaseTrainer.Options

type NasBertTrainer.NasBertOptions = class
    inherit TorchSharpBaseTrainer.Options

Public Class NasBertTrainer.NasBertOptions
Inherits TorchSharpBaseTrainer.Options

Héritage

Object

TransformInputBase

TorchSharpBaseTrainer.Options

NasBertTrainer.NasBertOptions

Dérivé

Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.NerTrainer.NerOptions

Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.SentenceSimilarityTrainer.SentenceSimilarityOptions

Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.TextClassificationTrainer.TextClassificationOptions

Microsoft.ML.TorchSharp.Roberta.QATrainer.Options

Constructeurs

NasBertTrainer.NasBertOptions()

Champs

ActivationDropout	Taux d’abandon après les fonctions d’activation dans les couches FFN. Doit être dans [0, 1).
AdamBetas	Bêtas de l’optimiseur Adam.
AdamEps	Epsilon pour l’optimiseur Adam.
AttentionDropout	Taux d’abandon pour les poids de l’attention. Doit être dans [0, 1).
BatchSize	Nombre d’échantillons à utiliser pour l’entraînement par mini-lots. (Hérité de TorchSharpBaseTrainer.Options)
ClipNorm	Seuil de découpage des dégradés. Doit être dans [0, +Inf). 0 signifie ne pas couper la norme.
Dropout	Taux d’abandon pour les situations générales. Doit être dans [0, 1).
DynamicDropout	Indique s’il faut utiliser l’abandon dynamique.
EncoderNormalizeBefore	Indique s’il faut appliquer la normalisation de couche avant chaque bloc d’encodeur.
FinalLearningRateRatio	Taux d’apprentissage final pour le planificateur de désintégration polynomiale. (Hérité de TorchSharpBaseTrainer.Options)
FreezeEncoder	Indique s’il faut figer les paramètres de l’encodeur.
FreezeTransfer	Indique s’il faut figer les paramètres du module de transfert.
LabelColumnName	Nom de la colonne d’étiquette. (Hérité de TorchSharpBaseTrainer.Options)
LayerNormTraining	Indique s’il faut entraîner les paramètres de norme de couche.
LearningRate	Taux d’apprentissage pour les N premières époques ; toutes les époques >N utilisant LR_N. Remarque : cela peut être interprété différemment selon le planificateur.
MaxEpoch	Arrêtez l’entraînement lorsque vous atteignez ce nombre d’époques. (Hérité de TorchSharpBaseTrainer.Options)
PoolerDropout	Taux d’abandon dans les couches du pooleur de modèles de langage masqués. Doit être dans [0, 1).
PredictionColumnName	Nom de la colonne De prédiction. (Hérité de TorchSharpBaseTrainer.Options)
ScoreColumnName	Nom de la colonne Score. (Hérité de TorchSharpBaseTrainer.Options)
Sentence1ColumnName	Première colonne de phrase.
Sentence2ColumnName	Deuxième colonne de phrase.
StartLearningRateRatio	Taux d’apprentissage de début pour le planificateur de désintégration polynomiale. (Hérité de TorchSharpBaseTrainer.Options)
TaskType	Type de tâche, qui est lié à l’en-tête du modèle.
ValidationSet	Jeu de validation utilisé lors de l’entraînement pour améliorer la qualité du modèle. (Hérité de TorchSharpBaseTrainer.Options)
WarmupRatio	Proportion des étapes de préchauffement pour le planificateur de désintégration polynomiale.
WeightDecay	Coefficiency of weight decay. Doit être dans [0, +Inf). (Hérité de TorchSharpBaseTrainer.Options)