SgdCalibratedTrainer.Options Класс

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML.Trainers

Сборка:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Пакет:

Microsoft.ML v3.0.1

Параметры для используемых SgdCalibratedTrainer в Приложении "Параметры" (Параметры).

public sealed class SgdCalibratedTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.SgdBinaryTrainerBase<Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.LinearBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>.OptionsBase

type SgdCalibratedTrainer.Options = class
    inherit SgdBinaryTrainerBase<CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>.OptionsBase

Public NotInheritable Class SgdCalibratedTrainer.Options
Inherits SgdBinaryTrainerBase(Of CalibratedModelParametersBase(Of LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator)).OptionsBase

Наследование

Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

SgdBinaryTrainerBase<CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters,PlattCalibrator>>.OptionsBase

SgdCalibratedTrainer.Options

Конструкторы

SgdCalibratedTrainer.Options()

Параметры для используемых SgdCalibratedTrainer в Приложении "Параметры" (Параметры).

Поля

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