ImageModelSettings クラス
定義
重要
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モデルのトレーニングに使用される設定。 使用可能な設定の詳細については、公式ドキュメントを参照してください。 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models
public class ImageModelSettings
type ImageModelSettings = class
Public Class ImageModelSettings
- 継承
-
ImageModelSettings
- 派生
コンストラクター
ImageModelSettings() |
ImageModelSettings の新しいインスタンスを初期化します。 |
プロパティ
AdvancedSettings |
高度なシナリオの設定。 |
AmsGradient |
オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合に AMSGrad を有効にします。 |
Augmentations |
拡張を使用するための設定。 |
Beta1 |
オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合の 'beta1' の値。 範囲 [0, 1] の float にする必要があります。 |
Beta2 |
オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合の 'beta2' の値。 範囲 [0, 1] の float にする必要があります。 |
CheckpointFrequency |
モデル チェックポイントを格納する頻度。 正の整数にする必要があります。 |
CheckpointModel |
増分トレーニング用の事前トレーニング済みチェックポイント モデル。 |
CheckpointRunId |
増分トレーニング用の事前トレーニング済みチェックポイントを持つ前の実行の ID。 |
Distributed |
分散トレーニングを使用するかどうか。 |
EarlyStopping |
トレーニング中に早期停止ロジックを有効にします。 |
EarlyStoppingDelay |
プライマリ メトリックの改善が早期停止のために追跡されるまで待機するエポックまたは検証評価の最小数。 正の整数にする必要があります。 |
EarlyStoppingPatience |
実行が停止する前に主要なメトリックの改善がないエポックまたは検証評価の最小数。 正の整数にする必要があります。 |
EnableOnnxNormalization |
ONNX モデルをエクスポートするときに正規化を有効にします。 |
EvaluationFrequency |
メトリック スコアを取得するために検証データセットを評価する頻度。 正の整数にする必要があります。 |
GradientAccumulationStep |
グラデーションの累積とは、モデルの重みを更新せずに構成された数の "GradAccumulationStep" ステップを実行し、それらのステップの勾配を蓄積し、累積勾配を使用して重みの更新を計算することを意味します。 正の整数にする必要があります。 |
LayersToFreeze |
モデルのフリーズするレイヤーの数。 正の整数にする必要があります。 たとえば、'seresnext' の値として 2 を渡すと、レイヤー 0 とレイヤー 1 がフリーズします。 サポートされているモデルの完全な一覧とレイヤーのフリーズの詳細については、次を参照してください。 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models |
LearningRate |
初期学習率。 範囲 [0, 1] の float にする必要があります。 |
LearningRateScheduler |
学習率スケジューラの種類。 'warmup_cosine' または 'step' である必要があります。 |
ModelName |
トレーニングに使用するモデルの名前。 使用可能なモデルの詳細については、公式ドキュメントを参照してください。 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models |
Momentum |
オプティマイザーが 'sgd' の場合のモメンタムの値。 範囲 [0, 1] の float にする必要があります。 |
Nesterov |
オプティマイザーが 'sgd' の場合に nesterov を有効にします。 |
NumberOfEpochs |
トレーニング エポックの数。 正の整数にする必要があります。 |
NumberOfWorkers |
データ ローダー ワーカーの数。 負以外の整数である必要があります。 |
Optimizer |
オプティマイザーの種類。 |
RandomSeed |
決定論的トレーニングを使用するときに使用されるランダム シード。 |
StepLRGamma |
学習率スケジューラが "ステップ" の場合のガンマの値。 範囲 [0, 1] の float にする必要があります。 |
StepLRStepSize |
学習率スケジューラが 'step' の場合のステップ サイズの値。 正の整数にする必要があります。 |
TrainingBatchSize |
トレーニング バッチ サイズ。 正の整数にする必要があります。 |
ValidationBatchSize |
検証バッチ サイズ。 正の整数にする必要があります。 |
WarmupCosineLRCycles |
学習率スケジューラが "warmup_cosine" の場合のコサイン サイクルの値。 範囲 [0, 1] の float にする必要があります。 |
WarmupCosineLRWarmupEpochs |
学習率スケジューラが "warmup_cosine" の場合のウォームアップ エポックの値。 正の整数にする必要があります。 |
WeightDecay |
オプティマイザーが 'sgd'、'adam'、または 'adamw' の場合の重みの減衰の値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 |