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ImageClassificationMultilabel interface

  • Référence
Paquet:
@azure/arm-machinelearning

Classification d’images Multilabel. La classification d’images multi-étiquettes est utilisée lorsqu’une image peut avoir une ou plusieurs étiquettes d’un ensemble d’étiquettes. Par exemple, une image peut être étiquetée avec « chat » et « chien ».

Extends

ImageClassificationBase,AutoMLVertical

Propriétés

primaryMetric

Métrique principale à optimiser pour cette tâche.
taskType

Discriminateur polymorphe, qui spécifie les différents types que cet objet peut être

Propriétés héritées

limitSettings

[Obligatoire] Limitez les paramètres du travail AutoML.
logVerbosity

Détail du journal pour le travail.
modelSettings

Paramètres utilisés pour l’entraînement du modèle.
searchSpace

Espace de recherche pour l’échantillonnage de différentes combinaisons de modèles et de leurs hyperparamètres.
sweepSettings

Paramètres associés au balayage de modèle et aux hyperparamètres.
targetColumnName

Nom de la colonne cible : il s’agit de la colonne de valeurs de prédiction. Également appelé nom de colonne d’étiquette dans le contexte des tâches de classification.
trainingData

[Obligatoire] Entrée de données d’apprentissage.
validationData

Entrées de données de validation.
validationDataSize

Fraction du jeu de données d’entraînement qui doit être mise de côté à des fins de validation. Valeurs comprises entre (0.0 , 1.0) Appliquées lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni.

Détails de la propriété

primaryMetric

Métrique principale à optimiser pour cette tâche.

primaryMetric?: string

Valeur de propriété

string

taskType

Discriminateur polymorphe, qui spécifie les différents types que cet objet peut être

taskType: "ImageClassificationMultilabel"

Valeur de propriété

"ImageClassificationMultilabel"

Détails de la propriété héritée

limitSettings

[Obligatoire] Limitez les paramètres du travail AutoML.

limitSettings: ImageLimitSettings

Valeur de propriété

ImageLimitSettings

Hérité deImageClassificationBase.limitSettings

logVerbosity

Détail du journal pour le travail.

logVerbosity?: string

Valeur de propriété

string

Hérité deAutoMLVertical.logVerbosity

modelSettings

Paramètres utilisés pour l’entraînement du modèle.

modelSettings?: ImageModelSettingsClassification

Valeur de propriété

ImageModelSettingsClassification

Hérité deImageClassificationBase.modelSettings

searchSpace

Espace de recherche pour l’échantillonnage de différentes combinaisons de modèles et de leurs hyperparamètres.

searchSpace?: ImageModelDistributionSettingsClassification[]

Valeur de propriété

ImageModelDistributionSettingsClassification[]

Hérité deImageClassificationBase.searchSpace

sweepSettings

Paramètres associés au balayage de modèle et aux hyperparamètres.

sweepSettings?: ImageSweepSettings

Valeur de propriété

ImageSweepSettings

Hérité deImageClassificationBase.sweepSettings

targetColumnName

Nom de la colonne cible : il s’agit de la colonne de valeurs de prédiction. Également appelé nom de colonne d’étiquette dans le contexte des tâches de classification.

targetColumnName?: string

Valeur de propriété

string

Hérité deAutoMLVertical.targetColumnName

trainingData

[Obligatoire] Entrée de données d’apprentissage.

trainingData: MLTableJobInput

Valeur de propriété

MLTableJobInput

Hérité deAutoMLVertical.trainingData

validationData

Entrées de données de validation.

validationData?: MLTableJobInput

Valeur de propriété

MLTableJobInput

Hérité deImageClassificationBase.validationData

validationDataSize

Fraction du jeu de données d’entraînement qui doit être mise de côté à des fins de validation. Valeurs comprises entre (0.0 , 1.0) Appliquées lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni.

validationDataSize?: number

Valeur de propriété

number

Hérité deImageClassificationBase.validationDataSize