SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase Clase
Definición
Importante
Parte de la información hace referencia a la versión preliminar del producto, que puede haberse modificado sustancialmente antes de lanzar la versión definitiva. Microsoft no otorga ninguna garantía, explícita o implícita, con respecto a la información proporcionada aquí.
public class SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase : Microsoft.ML.Trainers.TrainerInputBaseWithWeight where TModel : classtype SgdBinaryTrainerBase<'Model (requires 'Model : null)>.OptionsBase = class
inherit TrainerInputBaseWithWeightPublic Class SgdBinaryTrainerBase(Of TModel).OptionsBase
Inherits TrainerInputBaseWithWeightParámetros de tipo
- TModel
- Herencia
-
SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase
- Derivado
Constructores
| SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase() |
Campos
| CheckFrequency |
Determina la frecuencia de comprobación de la convergencia en términos de número de iteraciones. |
| ConvergenceTolerance |
Tolerancia a la convergencia. Si la media móvil exponencial de reducciones de pérdida cae por debajo de esta tolerancia, se considera que el algoritmo ha convergido y se detendrá. |
| ExampleWeightColumnName |
Columna que se va a usar por ejemplo, peso. (Heredado de TrainerInputBaseWithWeight) |
| FeatureColumnName |
Columna que se va a usar para las características. (Heredado de TrainerInputBase) |
| L2Regularization |
Peso L2 para regularización. |
| LabelColumnName |
Columna que se va a usar para las etiquetas. (Heredado de TrainerInputBaseWithLabel) |
| LearningRate |
Velocidad de aprendizaje inicial usada por SGD. |
| NumberOfIterations |
Número máximo de pasos a través del conjunto de datos de entrenamiento. |
| NumberOfThreads |
Grado de paralelismo sin bloqueo utilizado por SGD. |
| PositiveInstanceWeight |
Peso que se va a aplicar a la clase positiva. Esto es útil para el entrenamiento con datos desequilibrados. |
| Shuffle |
Determina si se van a ordenar aleatoriamente los datos de cada iteración de entrenamiento. |