SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase 클래스

정의

네임스페이스:

Microsoft.ML.Trainers

어셈블리:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

패키지:

Microsoft.ML v3.0.1

SDCA 기반 트레이너를 위한 옵션입니다.

public abstract class SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase : Microsoft.ML.Trainers.TrainerInputBaseWithWeight where TOptions : SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase, new() where TTransformer : ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> where TModel : class

type SdcaTrainerBase<'Options, 'ransformer, 'Model (requires 'Options :> SdcaTrainerBase<'Options, 'ransformer, 'Model>.OptionsBase and 'Options : (new : unit -> 'Options) and 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)>.OptionsBase = class
    inherit TrainerInputBaseWithWeight

Public MustInherit Class SdcaTrainerBase(Of TOptions, TTransformer, TModel).OptionsBase
Inherits TrainerInputBaseWithWeight

형식 매개 변수

TOptions

TTransformer

TModel

상속

Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase

파생

Microsoft.ML.Trainers.SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.BinaryOptionsBase

Microsoft.ML.Trainers.SdcaMulticlassTrainerBase<TModel>.MulticlassOptions

Microsoft.ML.Trainers.SdcaRegressionTrainer.Options

필드

BiasLearningRate	정규화에서 바이어스 조정에 대한 학습 속도입니다.
ConvergenceCheckFrequency	반복 횟수 측면에서 수렴을 확인하는 빈도를 결정합니다.
ConvergenceTolerance	수렴 검사를 위한 이중성 간격과 원시 손실 사이의 비율에 대한 허용 오차입니다.
ExampleWeightColumnName	예를 들어 가중치에 사용할 열입니다. (다음에서 상속됨 TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName	기능에 사용할 열입니다. (다음에서 상속됨 TrainerInputBase)
L1Regularization	L1 정규화 하이퍼 매개 변수입니다.
L2Regularization	L2 정규화 하이퍼 매개 변수입니다.
LabelColumnName	레이블에 사용할 열입니다. (다음에서 상속됨 TrainerInputBaseWithLabel)
MaximumNumberOfIterations	데이터에 대해 수행할 최대 패스 수입니다.
NumberOfThreads	잠금 없는 병렬 처리 수준입니다.
Shuffle	각 학습 반복에 대한 데이터를 순서 섞을지 여부를 결정합니다.