SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase 클래스

정의

중요

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public class SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase : Microsoft.ML.Trainers.TrainerInputBaseWithWeight where TModel : class

type SgdBinaryTrainerBase<'Model (requires 'Model : null)>.OptionsBase = class
    inherit TrainerInputBaseWithWeight

Public Class SgdBinaryTrainerBase(Of TModel).OptionsBase
Inherits TrainerInputBaseWithWeight

상속: Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight
SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase

파생: Microsoft.ML.Trainers.SgdCalibratedTrainer.Options

Microsoft.ML.Trainers.SgdNonCalibratedTrainer.Options

CheckFrequency	반복 횟수 측면에서 수렴을 확인하는 빈도를 결정합니다.
ConvergenceTolerance	수렴 허용 오차입니다. 손실 감소의 지수 이동 평균이 이 허용 오차보다 낮으면 알고리즘이 수렴된 것으로 간주되어 중지됩니다.
ExampleWeightColumnName	예를 들어 가중치에 사용할 열입니다. (다음에서 상속됨 TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName	기능에 사용할 열입니다. (다음에서 상속됨 TrainerInputBase)
L2Regularization	정규화를 위한 L2 가중치입니다.
LabelColumnName	레이블에 사용할 열입니다. (다음에서 상속됨 TrainerInputBaseWithLabel)
LearningRate	SGD에서 사용하는 초기 학습 속도입니다.
NumberOfIterations	학습 데이터 세트를 통과하는 최대 패스 수입니다.
NumberOfThreads	SGD에서 사용되는 잠금 없는 병렬 처리 수준입니다.
PositiveInstanceWeight	양수 클래스에 적용할 가중치입니다. 이는 불균형 데이터로 학습하는 데 유용합니다.
Shuffle	각 학습 반복에 대한 데이터를 순서 섞을지 여부를 결정합니다.