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ImageClassificationSearchSpace Classe

  • Referência

Espaço de pesquisa para tarefas de classificação de imagem autoML e classificação de imagem multi-rótulo.

Herança
azure.ai.ml.entities._mixins.RestTranslatableMixin
ImageClassificationSearchSpace

Construtor

ImageClassificationSearchSpace(*, ams_gradient: bool | SweepDistribution | None = None, beta1: float | SweepDistribution | None = None, beta2: float | SweepDistribution | None = None, distributed: bool | SweepDistribution | None = None, early_stopping: bool | SweepDistribution | None = None, early_stopping_delay: int | SweepDistribution | None = None, early_stopping_patience: int | SweepDistribution | None = None, enable_onnx_normalization: bool | SweepDistribution | None = None, evaluation_frequency: int | SweepDistribution | None = None, gradient_accumulation_step: int | SweepDistribution | None = None, layers_to_freeze: int | SweepDistribution | None = None, learning_rate: float | SweepDistribution | None = None, learning_rate_scheduler: str | SweepDistribution | None = None, model_name: str | SweepDistribution | None = None, momentum: float | SweepDistribution | None = None, nesterov: bool | SweepDistribution | None = None, number_of_epochs: int | SweepDistribution | None = None, number_of_workers: int | SweepDistribution | None = None, optimizer: str | SweepDistribution | None = None, random_seed: int | SweepDistribution | None = None, step_lr_gamma: float | SweepDistribution | None = None, step_lr_step_size: int | SweepDistribution | None = None, training_batch_size: int | SweepDistribution | None = None, validation_batch_size: int | SweepDistribution | None = None, warmup_cosine_lr_cycles: float | SweepDistribution | None = None, warmup_cosine_lr_warmup_epochs: int | SweepDistribution | None = None, weight_decay: float | SweepDistribution | None = None, training_crop_size: int | SweepDistribution | None = None, validation_crop_size: int | SweepDistribution | None = None, validation_resize_size: int | SweepDistribution | None = None, weighted_loss: int | SweepDistribution | None = None)

Parâmetros

ams_gradient
str ou <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obrigatório

Habilite o AMSGrad quando o otimizador for 'adam' ou 'adamw'.

beta1
float ou <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obrigatório

Valor de 'beta1' quando o otimizador é 'adam' ou 'adamw'. Precisa ser um float no intervalo [0, 1].

beta2
float ou <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obrigatório

Valor de 'beta2' quando o otimizador é 'adam' ou 'adamw'. Precisa ser um float no intervalo [0, 1].

distributed
bool ou <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obrigatório

Se o treinamento do distribuídor deve ser usado.

early_stopping
bool ou <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obrigatório

Habilitar a lógica de parada antecipada durante o treinamento.

early_stopping_delay
int ou <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obrigatório

Número mínimo de épocas ou avaliações de validação a aguardar antes que a melhoria da métrica primária seja rastreada para interrupção antecipada. Deve ser um número inteiro positivo.

early_stopping_patience
int ou <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obrigatório

Número mínimo de épocas ou avaliações de validação sem melhoria de métrica primária antes que a execução seja interrompida. Deve ser um número inteiro positivo.

enable_onnx_normalization
bool ou <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obrigatório

Habilite a normalização ao exportar o modelo ONNX.

evaluation_frequency
int ou <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obrigatório

Frequência para avaliar o conjunto de dados de validação a fim de obter pontuações de métrica. Deve ser um número inteiro positivo.

gradient_accumulation_step
int ou <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obrigatório

Acumulação de gradiente significa executar um número configurado de etapas "GradAccumulationStep" sem atualizar os pesos do modelo enquanto acumula os gradientes dessas etapas e, em seguida, usar os gradientes acumulados para calcular as atualizações de peso. Deve ser um número inteiro positivo.

layers_to_freeze
int ou <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obrigatório

Número de camadas a serem congeladas para o modelo. Deve ser um número inteiro positivo. Por exemplo, passar 2 como valor para 'seresnext' significa congelar camada0 e camada1. Para obter uma lista completa dos modelos com suporte e detalhes sobre o congelamento de camadas, consulte: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/reference-automl-images-hyperparameters#model-agnostic-hyperparameters. # pylint: disable=line-too-long

learning_rate
float ou <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obrigatório

Taxa de aprendizagem inicial. Precisa ser um float no intervalo [0, 1].

learning_rate_scheduler
str ou <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obrigatório

Tipo de agendador de taxa de aprendizagem. Deve ser 'warmup_cosine' ou 'step'.

model_name
str ou <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obrigatório

Nome do modelo a ser usado para treinamento. Para obter mais informações sobre os modelos disponíveis, visite a documentação oficial: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

momentum
float ou <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obrigatório

Valor do momento quando o otimizador é 'sgd'. Precisa ser um float no intervalo [0, 1].

nesterov
bool ou <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obrigatório

Habilite aninhado quando o otimizador for 'sgd'.

number_of_epochs
int ou <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obrigatório

Número de épocas de treinamento. Deve ser um número inteiro positivo.

number_of_workers
int ou <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obrigatório

Número de trabalhos do carregador de dados. Deve ser um inteiro não negativo.

optimizer
str ou <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obrigatório

Tipo de otimizador. Deve ser 'sgd', 'adam', ou 'adamw'.

random_seed
int ou <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obrigatório

Semente aleatória a ser usada ao usar o treinamento determinístico.

step_lr_gamma
float ou <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obrigatório

Valor de gama quando o agendador de taxa de aprendizagem é 'step'. Precisa ser um float no intervalo [0, 1].

step_lr_step_size
int ou <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obrigatório

Valor do tamanho da etapa quando o agendador de taxa de aprendizagem é 'step'. Deve ser um número inteiro positivo.

training_batch_size
int ou <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obrigatório

Tamanho do lote de treinamento. Deve ser um número inteiro positivo.

validation_batch_size
str ou <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obrigatório

Tamanho do lote de validação. Deve ser um número inteiro positivo.

warmup_cosine_lr_cycles
float ou <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obrigatório

Valor do ciclo de cosseno quando o agendador de taxa de aprendizagem é "warmup_cosine". Precisa ser um float no intervalo [0, 1].

warmup_cosine_lr_warmup_epochs
int ou <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obrigatório

Valor das épocas de aquecimento quando o agendador de taxa de aprendizagem é "warmup_cosine". Deve ser um número inteiro positivo.

weight_decay
float ou <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obrigatório

Valor da decaimento de peso quando o otimizador é 'sgd', 'adam' ou 'adamw'. Deve ser um float no intervalo[0, 1].

training_crop_size
int ou <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obrigatório

Tamanho de corte de imagem que é a entrada para a rede neural para o conjunto de dados de treinamento. Deve ser um número inteiro positivo.

validation_crop_size
int ou <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obrigatório

Tamanho de corte de imagem que é a entrada para a rede neural para o conjunto de dados de validação. Deve ser um número inteiro positivo.

validation_resize_size
int ou <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obrigatório

Tamanho da imagem a redimensionar antes do corte para um conjunto de validação. Deve ser um número inteiro positivo.

weighted_loss
int ou <xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.search_space.SweepDistribution>
Obrigatório

Perda ponderada. Os valores aceitos são 0 para nenhuma perda ponderada. 1 para perda ponderada com sqrt. (class_weights). 2 para perda ponderada com class_weights. Precisa ser 0, 1 ou 2.