LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase Classe

Definição

Namespace:

Microsoft.ML.Trainers

Assembly:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Pacote:

Microsoft.ML v3.0.1

Classe de opções base para avaliadores de treinador derivadosLbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.

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

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

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

Parâmetros de tipo

TOptions

TTransformer

TModel

Herança

Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase

Derivado

Microsoft.ML.Trainers.LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options

Microsoft.ML.Trainers.LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer.Options

Microsoft.ML.Trainers.LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options

Construtores

LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase()

Classe de opções base para avaliadores de treinador derivadosLbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.

Campos

DenseOptimizer	Forçar a densificação dos vetores de otimização interna. O padrão é false.
EnforceNonNegativity	Impor pesos não negativos. O padrão é false.
ExampleWeightColumnName	Coluna a ser usada, por exemplo, peso. (Herdado de TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName	Coluna a ser usada para recursos. (Herdado de TrainerInputBase)
HistorySize	Número de iterações anteriores a serem lembradas para estimar o Hessian. Valores mais baixos significam estimativas mais rápidas, mas menos precisas.
InitialWeightsDiameter	Escala de pesos iniciais.
L1Regularization	Peso de regularização L1.
L2Regularization	Peso de regularização L2.
LabelColumnName	Coluna a ser usada para rótulos. (Herdado de TrainerInputBaseWithLabel)
MaximumNumberOfIterations	Número de iterações.
NumberOfThreads	Número de threads. Nulo significa usar o número de processadores.
OptimizationTolerance	Parâmetro de tolerância para convergência de otimização. (Baixo = mais lento, mais preciso).
Quiet	Determina se a saída deve ser produzida durante o treinamento ou não.
StochasticGradientDescentInitilaizationTolerance	Execute o SGD para inicializar pesos LR, convergindo para essa tolerância.