NasBertTrainer.NasBertOptions Класс

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert

Сборка:

Microsoft.ML.TorchSharp.dll

Пакет:

Microsoft.ML.TorchSharp v0.22.0-preview.24522.7

Исходный код:

NasBertTrainer.cs

public class NasBertTrainer.NasBertOptions : Microsoft.ML.TorchSharp.TorchSharpBaseTrainer.Options

type NasBertTrainer.NasBertOptions = class
    inherit TorchSharpBaseTrainer.Options

Public Class NasBertTrainer.NasBertOptions
Inherits TorchSharpBaseTrainer.Options

Наследование

Object

TransformInputBase

TorchSharpBaseTrainer.Options

NasBertTrainer.NasBertOptions

Производный

Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.NerTrainer.NerOptions

Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.SentenceSimilarityTrainer.SentenceSimilarityOptions

Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.TextClassificationTrainer.TextClassificationOptions

Microsoft.ML.TorchSharp.Roberta.QATrainer.Options

Конструкторы

NasBertTrainer.NasBertOptions()

Поля

ActivationDropout	Коэффициент отспада после активации функций на уровнях FFN. Должен находиться в пределах [0, 1).
AdamBetas	Бета-версии для оптимизатора Adam.
AdamEps	Epsilon для оптимизатора Адама.
AttentionDropout	Коэффициент отспада для веса внимания. Должен находиться в пределах [0, 1).
BatchSize	Количество примеров, используемых для мини-пакетного обучения. (Унаследовано от TorchSharpBaseTrainer.Options)
ClipNorm	Порог обрезки градиентов. Должен находиться в пределах [0, +Inf). 0 означает, что не обрезать норму.
Dropout	Коэффициент отспада для общих ситуаций. Должен находиться в пределах [0, 1).
DynamicDropout	Следует ли использовать динамическое удаление.
EncoderNormalizeBefore	Следует ли применять нормализацию слоя перед каждым блоком кодировщика.
FinalLearningRateRatio	Окончательная скорость обучения для планировщика полиномиального распада. (Унаследовано от TorchSharpBaseTrainer.Options)
FreezeEncoder	Указывает, следует ли закреплять параметры кодировщика.
FreezeTransfer	Следует ли заморозить параметры модуля передачи.
LabelColumnName	Имя столбца метки. (Унаследовано от TorchSharpBaseTrainer.Options)
LayerNormTraining	Следует ли обучать параметры нормы слоя.
LearningRate	Скорость обучения для первых N эпох; все эпохи >N с использованием LR_N. Примечание. Это может интерпретироваться по-разному в зависимости от планировщика.
MaxEpoch	Прекратить обучение при достижении этого количества эпох. (Унаследовано от TorchSharpBaseTrainer.Options)
PoolerDropout	Коэффициент отспада в слоях пула замаскированных языковых моделей. Должен находиться в пределах [0, 1).
PredictionColumnName	Имя столбца прогнозирования. (Унаследовано от TorchSharpBaseTrainer.Options)
ScoreColumnName	Имя столбца Оценка. (Унаследовано от TorchSharpBaseTrainer.Options)
Sentence1ColumnName	Столбец первого предложения.
Sentence2ColumnName	Столбец второго предложения.
StartLearningRateRatio	Начальная скорость обучения для планировщика полиномиального распада. (Унаследовано от TorchSharpBaseTrainer.Options)
TaskType	Тип задачи, связанный с головой модели.
ValidationSet	Проверочный набор, используемый во время обучения для улучшения качества модели. (Унаследовано от TorchSharpBaseTrainer.Options)
WarmupRatio	Доля шагов прогрева для планировщика полиномиального распада.
WeightDecay	Коэффициентность распада веса. Должен находиться в пределах [0, +Inf). (Унаследовано от TorchSharpBaseTrainer.Options)