SgdCalibratedTrainer.Options Classe

Définition

Espace de noms:

Microsoft.ML.Trainers

Assembly:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Paquet:

Microsoft.ML v3.0.1

Options pour les SgdCalibratedTrainer options utilisées dans 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

Héritage

Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

SgdBinaryTrainerBase<CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters,PlattCalibrator>>.OptionsBase

SgdCalibratedTrainer.Options

Constructeurs

SgdCalibratedTrainer.Options()

Options pour les SgdCalibratedTrainer options utilisées dans SgdCalibrated(Options).

Champs

CheckFrequency	Détermine la fréquence de vérification de la convergence en termes de nombre d’itérations. (Hérité de SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
ConvergenceTolerance	Tolérance de convergence. Si la moyenne mobile exponentielle des réductions de perte est inférieure à cette tolérance, l’algorithme est considéré comme convergent et s’arrête. (Hérité de SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
ExampleWeightColumnName	Colonne à utiliser pour un exemple de poids. (Hérité de TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName	Colonne à utiliser pour les fonctionnalités. (Hérité de TrainerInputBase)
L2Regularization	Poids L2 pour la normalisation. (Hérité de SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
LabelColumnName	Colonne à utiliser pour les étiquettes. (Hérité de TrainerInputBaseWithLabel)
LearningRate	Taux d’apprentissage initial utilisé par SGD. (Hérité de SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
NumberOfIterations	Nombre maximal de passe par le jeu de données d’entraînement. (Hérité de SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
NumberOfThreads	Degré de parallélisme sans verrou utilisé par SGD. (Hérité de SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
PositiveInstanceWeight	Poids à appliquer à la classe positive. Cela est utile pour l’entraînement avec des données déséquilibrées. (Hérité de SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
Shuffle	Détermine s’il faut mélanger des données pour chaque itération d’entraînement. (Hérité de SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)