LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase Classe
Definição
Importante
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Classe de opções base para avaliadores de treinador derivadosLbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.
public abstract class LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase : Microsoft.ML.Trainers.TrainerInputBaseWithWeight where TOptions : LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase, new() where TTransformer : ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> where TModel : classtype LbfgsTrainerBase<'Options, 'ransformer, 'Model (requires 'Options :> LbfgsTrainerBase<'Options, 'ransformer, 'Model>.OptionsBase and 'Options : (new : unit -> 'Options) and 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)>.OptionsBase = class
inherit TrainerInputBaseWithWeightPublic MustInherit Class LbfgsTrainerBase(Of TOptions, TTransformer, TModel).OptionsBase
Inherits TrainerInputBaseWithWeightParâmetros de tipo
- TOptions
- TTransformer
- TModel
- Herança
-
LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase
- Derivado
Construtores
| LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase() |
Classe de opções base para avaliadores de treinador derivadosLbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>. |
Campos
| DenseOptimizer |
Forçar a densificação dos vetores de otimização interna. O padrão é false. |
| EnforceNonNegativity |
Impor pesos não negativos. O padrão é false. |
| ExampleWeightColumnName |
Coluna a ser usada, por exemplo, peso. (Herdado de TrainerInputBaseWithWeight) |
| FeatureColumnName |
Coluna a ser usada para recursos. (Herdado de TrainerInputBase) |
| HistorySize |
Número de iterações anteriores a serem lembradas para estimar o Hessian. Valores mais baixos significam estimativas mais rápidas, mas menos precisas. |
| InitialWeightsDiameter |
Escala de pesos iniciais. |
| L1Regularization |
Peso de regularização L1. |
| L2Regularization |
Peso de regularização L2. |
| LabelColumnName |
Coluna a ser usada para rótulos. (Herdado de TrainerInputBaseWithLabel) |
| MaximumNumberOfIterations |
Número de iterações. |
| NumberOfThreads |
Número de threads. Nulo significa usar o número de processadores. |
| OptimizationTolerance |
Parâmetro de tolerância para convergência de otimização. (Baixo = mais lento, mais preciso). |
| Quiet |
Determina se a saída deve ser produzida durante o treinamento ou não. |
| StochasticGradientDescentInitilaizationTolerance |
Execute o SGD para inicializar pesos LR, convergindo para essa tolerância. |