ImageModelSettingsClassification クラス

定義

名前空間:

Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models

アセンブリ:

Azure.ResourceManager.MachineLearning.dll

パッケージ:

Azure.ResourceManager.MachineLearning v1.1.1

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 ImageModelSettingsClassification : Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.ImageModelSettings

type ImageModelSettingsClassification = class
    inherit ImageModelSettings

Public Class ImageModelSettingsClassification
Inherits ImageModelSettings

継承

Object

ImageModelSettings

ImageModelSettingsClassification

コンストラクター

ImageModelSettingsClassification()

ImageModelSettingsClassification 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。 (継承元 ImageModelSettings)
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。 (継承元 ImageModelSettings)
Augmentations	拡張を使用するための設定。 (継承元 ImageModelSettings)
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。 (継承元 ImageModelSettings)
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。 (継承元 ImageModelSettings)
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。 (継承元 ImageModelSettings)
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。 (継承元 ImageModelSettings)
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。 (継承元 ImageModelSettings)
Distributed	分散トレーニングを使用するかどうか。 (継承元 ImageModelSettings)
EarlyStopping	トレーニング中に早期停止ロジックを有効にします。 (継承元 ImageModelSettings)
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。 (継承元 ImageModelSettings)
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。 (継承元 ImageModelSettings)
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。 (継承元 ImageModelSettings)
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。 (継承元 ImageModelSettings)
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グラデーションを累積した後、累積されたグラデーション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。 (継承元 ImageModelSettings)
LayersToFreeze	モデルに固定するレイヤーの数。 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固定の詳細については、 を参照してください https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models。 (継承元 ImageModelSettings)
LearningRate	初期学習率。 範囲 [0, 1] の float にする必要があります。 (継承元 ImageModelSettings)
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。 (継承元 ImageModelSettings)
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 (継承元 ImageModelSettings)
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。 (継承元 ImageModelSettings)
Nesterov	オプティマイザーが 'sgd' の場合は nesterov を有効にします。 (継承元 ImageModelSettings)
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。 (継承元 ImageModelSettings)
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。 (継承元 ImageModelSettings)
Optimizer	オプティマイザーの種類。 (継承元 ImageModelSettings)
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。 (継承元 ImageModelSettings)
StepLRGamma	学習率スケジューラが "step" 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。 (継承元 ImageModelSettings)
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。 (継承元 ImageModelSettings)
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。 (継承元 ImageModelSettings)
TrainingCropSize	トレーニング データセットのニューラル ネットワークに入力される画像トリミング 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。 (継承元 ImageModelSettings)
ValidationCropSize	検証データセットのニューラル ネットワークに入力される画像トリミング サイズ。 正の整数にする必要があります。
ValidationResizeSize	検証データセット用にトリミングする前のサイズ変更先の画像のサイズ。 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。 (継承元 ImageModelSettings)
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。 (継承元 ImageModelSettings)
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。 (継承元 ImageModelSettings)
WeightedLoss	加重損失。 許容される値は、加重損失がない場合は 0 です。 sqrt による加重損失の場合は 1。(class_weights)。 class_weights による重み付き損失の場合は 2。 0 または 1 または 2 にする必要があります。