SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase Classe
Definição
Importante
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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 TrainerInputBaseWithWeightParâmetros de tipo
- TModel
- Herança
-
SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase
- Derivado
Construtores
| SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase() |
Campos
| CheckFrequency |
Determina a frequência de verificação de convergência em termos de número de iterações. |
| ConvergenceTolerance |
A tolerância à convergência. Se a média móvel exponencial de reduções de perda ficar abaixo dessa tolerância, o algoritmo será considerado convergido e será interrompido. |
| ExampleWeightColumnName |
Coluna a ser usada, por exemplo, peso. (Herdado de TrainerInputBaseWithWeight) |
| FeatureColumnName |
Coluna a ser usada para recursos. (Herdado de TrainerInputBase) |
| L2Regularization |
O peso L2 para regularização. |
| LabelColumnName |
Coluna a ser usada para rótulos. (Herdado de TrainerInputBaseWithLabel) |
| LearningRate |
A taxa de aprendizado inicial usada pelo SGD. |
| NumberOfIterations |
O número máximo de passagens pelo conjunto de dados de treinamento. |
| NumberOfThreads |
O grau de paralelismo sem bloqueio usado pelo SGD. |
| PositiveInstanceWeight |
O peso a ser aplicado à classe positiva. Isso é útil para treinamento com dados desequilibrado. |
| Shuffle |
Determina se os dados devem ser embaralhados para cada iteração de treinamento. |