OnlineGradientDescentTrainer 클래스
정의
중요
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IEstimator<TTransformer> 선형 회귀 모델의 매개 변수를 예측하기 위해 OGD(온라인 그라데이션 하강)를 사용하여 선형 회귀 모델을 학습하기 위한 것입니다.
public sealed class OnlineGradientDescentTrainer : Microsoft.ML.Trainers.AveragedLinearTrainer<Microsoft.ML.Data.RegressionPredictionTransformer<Microsoft.ML.Trainers.LinearRegressionModelParameters>,Microsoft.ML.Trainers.LinearRegressionModelParameters>type OnlineGradientDescentTrainer = class
inherit AveragedLinearTrainer<RegressionPredictionTransformer<LinearRegressionModelParameters>, LinearRegressionModelParameters>Public NotInheritable Class OnlineGradientDescentTrainer
Inherits AveragedLinearTrainer(Of RegressionPredictionTransformer(Of LinearRegressionModelParameters), LinearRegressionModelParameters)- 상속
설명
이 트레이너를 만들려면 OnlineGradientDescent 또는 OnlineGradientDescent(옵션)를 사용합니다.
입력 및 출력 열
입력 레이블 열 데이터는 Single이어야 합니다. 입력 기능 열 데이터는 알려진 크기의 벡터 Single여야 합니다.
이 트레이너는 다음 열을 출력합니다.
| 출력 열 이름 | 열 유형 | 설명 |
|---|---|---|
Score |
Single | 모델에서 예측한 바인딩되지 않은 점수입니다. |
트레이너 특성
| 기계 학습 작업 | 회귀 |
| 정규화가 필요한가요? | 예 |
| 캐싱이 필요한가요? | 아니요 |
| Microsoft.ML 외에도 필요한 NuGet | 없음 |
| ONNX로 내보낼 수 있습니다. | 예 |
학습 알고리즘 세부 정보
확률적 그라데이션 하강은 단순하면서도 효율적인 반복 기법을 사용하여 배추 손실 함수에 오류 그라데이션을 사용하여 모델 계수에 맞도록 합니다. OGD(온라인 그라데이션 하강)는 표준(비 일괄 처리) 확률적 그라데이션 하강을 구현하며, 손실 함수를 선택하고 시간이 지남에 따라 표시되는 벡터의 평균을 사용하여 가중치 벡터를 업데이트하는 옵션을 구현합니다(평균 인수는 기본적으로 True로 설정됨).
사용 예제에 대한 링크는 참고 섹션을 확인하세요.
필드
| FeatureColumn |
트레이너가 기대하는 기능 열입니다. (다음에서 상속됨 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| LabelColumn |
트레이너가 기대하는 레이블 열입니다.
|
| WeightColumn |
트레이너가 기대하는 체중 열입니다. 가중치가 학습에 사용되지 않음을 나타내는 일 수 |
속성
| Info |
IEstimator<TTransformer> 선형 회귀 모델의 매개 변수를 예측하기 위해 OGD(온라인 그라데이션 하강)를 사용하여 선형 회귀 모델을 학습하기 위한 것입니다. (다음에서 상속됨 OnlineLinearTrainer<TTransformer,TModel>) |
메서드
| Fit(IDataView, LinearModelParameters) |
이미 학습된 |
| Fit(IDataView) |
를 학습하고 반환합니다 ITransformer. (다음에서 상속됨 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
IEstimator<TTransformer> 선형 회귀 모델의 매개 변수를 예측하기 위해 OGD(온라인 그라데이션 하강)를 사용하여 선형 회귀 모델을 학습하기 위한 것입니다. (다음에서 상속됨 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
확장 메서드
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
추정기 체인에 '캐싱 검사점'을 추가합니다. 이렇게 하면 다운스트림 추정기가 캐시된 데이터에 대해 학습됩니다. 여러 데이터 전달을 수행하는 트레이너 앞에 캐싱 검사점이 있는 것이 좋습니다. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
추정기가 지정된 경우 호출된 대리 Fit(IDataView) 자를 호출할 래핑 개체를 반환합니다. 예측 도구가 적합한 항목에 대한 정보를 반환하는 것이 중요한 경우가 많습니다. 따라서 Fit(IDataView) 메서드는 일반 ITransformer개체가 아닌 구체적으로 형식화된 개체를 반환합니다. 그러나 동시에 IEstimator<TTransformer> 개체가 많은 파이프라인으로 형성되는 경우가 많으므로 변환기를 가져올 추정기가 이 체인의 어딘가에 묻혀 있는 위치를 통해 EstimatorChain<TLastTransformer> 추정기 체인을 빌드해야 할 수 있습니다. 이 시나리오에서는 이 메서드를 통해 fit이 호출되면 호출될 대리자를 연결할 수 있습니다. |