ImageClassification interface

Пакет:

@azure/arm-machinelearning

Классификация изображений. Многоклассовая классификация изображений используется, когда изображение классифицируется только с одной меткой из набора классов, например, каждое изображение классифицируется как изображение "кошка", "собака" или "утка".

Extends

ImageClassificationBase,AutoMLVertical

Свойства

primaryMetric	Основная метрика для оптимизации для этой задачи.
taskType	Полиморфный дискриминатор, который указывает различные типы, которые могут быть у этого объекта.

Унаследованные свойства

limitSettings	[Обязательный параметр] Ограничения параметров для задания AutoML.
logVerbosity	Подробные сведения о задании в журнале.
modelSettings	Параметры, используемые для обучения модели.
searchSpace	Поиск места для выборки различных сочетаний моделей и их гиперпараметров.
sweepSettings	Очистка модели и гиперпараметров, связанных с параметрами.
targetColumnName	Имя целевого столбца. Это столбец значений прогноза. Также называется именем столбца метки в контексте задач классификации.
trainingData	[Обязательный параметр] Входные данные для обучения.
validationData	Входные данные проверки.
validationDataSize	Часть обучающего набора данных, которую необходимо выделить для целей проверки. Значения между (0,0 , 1,0) применяются, если набор данных проверки не указан.

Сведения о свойстве

primaryMetric

Основная метрика для оптимизации для этой задачи.

primaryMetric?: string

Значение свойства

string

taskType

Полиморфный дискриминатор, который указывает различные типы, которые могут быть у этого объекта.

taskType: "ImageClassification"

Значение свойства

"ImageClassification"

Сведения об унаследованном свойстве

limitSettings

[Обязательный параметр] Ограничения параметров для задания AutoML.

limitSettings: ImageLimitSettings

Значение свойства

ImageLimitSettings

Наследуется отImageClassificationBase.limitSettings

logVerbosity

Подробные сведения о задании в журнале.

logVerbosity?: string

Значение свойства

string

Наследуется отAutoMLVertical.logVerbosity

modelSettings

Параметры, используемые для обучения модели.

modelSettings?: ImageModelSettingsClassification

Значение свойства

ImageModelSettingsClassification

Наследуется отImageClassificationBase.modelSettings

searchSpace

Поиск места для выборки различных сочетаний моделей и их гиперпараметров.

searchSpace?: ImageModelDistributionSettingsClassification[]

Значение свойства

ImageModelDistributionSettingsClassification[]

Наследуется отImageClassificationBase.searchSpace

sweepSettings

Очистка модели и гиперпараметров, связанных с параметрами.

sweepSettings?: ImageSweepSettings

Значение свойства

ImageSweepSettings

Наследуется отImageClassificationBase.sweepSettings

targetColumnName

Имя целевого столбца. Это столбец значений прогноза. Также называется именем столбца метки в контексте задач классификации.

targetColumnName?: string

Значение свойства

string

Наследуется отAutoMLVertical.targetColumnName

trainingData

[Обязательный параметр] Входные данные для обучения.

trainingData: MLTableJobInput

Значение свойства

MLTableJobInput

Наследуется отAutoMLVertical.trainingData

validationData

Входные данные проверки.

validationData?: MLTableJobInput

Значение свойства

MLTableJobInput

Наследуется отImageClassificationBase.validationData

validationDataSize

Часть обучающего набора данных, которую необходимо выделить для целей проверки. Значения между (0,0 , 1,0) применяются, если набор данных проверки не указан.

validationDataSize?: number

Значение свойства

number

Наследуется отImageClassificationBase.validationDataSize