Поделиться через

ImageClassificationMultilabel interface

  • Ссылка
Пакет:
@azure/arm-machinelearning

Классификация изображений с несколькими меткой. Классификация изображений с несколькими метками используется, когда изображение может иметь одну или несколько меток из набора меток, например, изображение может быть помечено как "кошка" и "собака".

Extends

ImageClassificationBase,AutoMLVertical

Свойства

primaryMetric

Основная метрика для оптимизации для этой задачи.
taskType

Полиморфный дискриминатор, который указывает различные типы, которые этот объект может быть

Унаследованные свойства

limitSettings

[Обязательно] Ограничение параметров для задания AutoML.
logVerbosity

Детализация журнала для задания.
modelSettings

Параметры, используемые для обучения модели.
searchSpace

Поиск пространства для выборки различных комбинаций моделей и их гиперпараметров.
sweepSettings

Параметры, связанные с очисткой модели и гиперпараметров.
targetColumnName

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

[Обязательно] Входные данные для обучения.
validationData

Входные данные проверки.
validationDataSize

Часть обучающего набора данных, которая должна быть выделена для целей проверки. Значения между (0,0 , 1,0) применяются, если набор данных проверки не предоставлен.

Сведения о свойстве

primaryMetric

Основная метрика для оптимизации для этой задачи.

primaryMetric?: string

Значение свойства

string

taskType

Полиморфный дискриминатор, который указывает различные типы, которые этот объект может быть

taskType: "ImageClassificationMultilabel"

Значение свойства

"ImageClassificationMultilabel"

Сведения об унаследованном свойстве

limitSettings

[Обязательно] Ограничение параметров для задания AutoML.

limitSettings: ImageLimitSettings

Значение свойства

ImageLimitSettings

Наследуется отImageClassificationBase.limitSettings

logVerbosity

Детализация журнала для задания.

logVerbosity?: string

Значение свойства

string

Наследуется отAutoMLVertical.logVerbosity

modelSettings

Параметры, используемые для обучения модели.

modelSettings?: ImageModelSettingsClassification

Значение свойства

ImageModelSettingsClassification

Наследуется отImageClassificationBase.modelSettings

searchSpace

Поиск пространства для выборки различных комбинаций моделей и их гиперпараметров.

searchSpace?: ImageModelDistributionSettingsClassification[]

Значение свойства

ImageModelDistributionSettingsClassification[]

Наследуется отImageClassificationBase.searchSpace

sweepSettings

Параметры, связанные с очисткой модели и гиперпараметров.

sweepSettings?: ImageSweepSettings

Значение свойства

ImageSweepSettings

Наследуется отImageClassificationBase.sweepSettings

targetColumnName

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

targetColumnName?: string

Значение свойства

string

Наследуется отAutoMLVertical.targetColumnName

trainingData

[Обязательно] 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, которая должна быть выделена для целей проверки. Значения между (0,0 , 1,0) применяются, если набор данных проверки не предоставлен.

validationDataSize?: number

Значение свойства

number

Наследуется отImageClassificationBase.validationDataSize