SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase Класс

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML.Trainers

Сборка:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Пакет:

Microsoft.ML v3.0.1

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

Параметры типа

TModel

Наследование

Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase

Производный

Microsoft.ML.Trainers.SgdCalibratedTrainer.Options

Microsoft.ML.Trainers.SgdNonCalibratedTrainer.Options

Конструкторы

SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase()

Поля

CheckFrequency	Определяет частоту проверки конвергенции с точки зрения количества итераций.
ConvergenceTolerance	Погрешность конвергенции. Если экспоненциальное скользящее среднее сокращения потерь снижается ниже этой допустимости, алгоритм считается конвергентным и остановится.
ExampleWeightColumnName	Столбец, используемый для примера веса. (Унаследовано от TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName	Столбец, используемый для функций. (Унаследовано от TrainerInputBase)
L2Regularization	Вес L2 для нормализации.
LabelColumnName	Столбец, используемый для меток. (Унаследовано от TrainerInputBaseWithLabel)
LearningRate	Начальная скорость обучения, используемая службой JSON.
NumberOfIterations	Максимальное количество проходов по набору данных для обучения.
NumberOfThreads	Степень параллелизма, свободного от блокировки, используемого службой JSON.
PositiveInstanceWeight	Вес, применяемый к положительному классу. Это полезно для обучения с несбалансированных данных.
Shuffle	Определяет, следует ли перетасовывать данные для каждой итерации обучения.