Share via


SgdCalibratedTrainer.Options Třída

Definice

Možnosti pro SgdCalibratedTrainer použití v SgdCalibrated(Options).

public sealed class SgdCalibratedTrainer.Options : Microsoft.ML.Trainers.SgdBinaryTrainerBase<Microsoft.ML.Calibrators.CalibratedModelParametersBase<Microsoft.ML.Trainers.LinearBinaryModelParameters,Microsoft.ML.Calibrators.PlattCalibrator>>.OptionsBase
type SgdCalibratedTrainer.Options = class
    inherit SgdBinaryTrainerBase<CalibratedModelParametersBase<LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator>>.OptionsBase
Public NotInheritable Class SgdCalibratedTrainer.Options
Inherits SgdBinaryTrainerBase(Of CalibratedModelParametersBase(Of LinearBinaryModelParameters, PlattCalibrator)).OptionsBase
Dědičnost

Konstruktory

SgdCalibratedTrainer.Options()

Možnosti pro SgdCalibratedTrainer použití v SgdCalibrated(Options).

Pole

CheckFrequency

Určuje frekvenci kontroly konvergence z hlediska počtu iterací.

(Zděděno od SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
ConvergenceTolerance

Tolerance ke konvergenci. Pokud exponenciální klouzavý průměr snížení ztráty klesne pod tuto toleranci, algoritmus se považuje za sblížený a zastaví se.

(Zděděno od SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
ExampleWeightColumnName

Sloupec, který se má použít například pro tloušťku.

(Zděděno od TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName

Sloupec, který se má použít pro funkce.

(Zděděno od TrainerInputBase)
L2Regularization

Hmotnost L2 pro regularizaci.

(Zděděno od SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
LabelColumnName

Sloupec, který se má použít pro popisky.

(Zděděno od TrainerInputBaseWithLabel)
LearningRate

Počáteční míra učení používaná SGD.

(Zděděno od SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
NumberOfIterations

Maximální počet průchodů trénovací datovou sadou

(Zděděno od SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
NumberOfThreads

Stupeň bezmyšleného paralelismu používaného SGD.

(Zděděno od SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
PositiveInstanceWeight

Hmotnost, která se má použít na pozitivní třídu. To je užitečné pro trénování s nevyrovnanými daty.

(Zděděno od SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)
Shuffle

Určuje, jestli se mají data pro každou trénovací iteraci prohazovat.

(Zděděno od SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase)

Platí pro