LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase Classe

Riferimento

Definizione

Spazio dei nomi:: Microsoft.ML.Trainers

Assembly:: Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Pacchetto:: Microsoft.ML v3.0.1

Pacchetto:: Microsoft.ML v1.0.0

Pacchetto:: Microsoft.ML v1.1.0

Pacchetto:: Microsoft.ML v1.2.0

Pacchetto:: Microsoft.ML v1.3.1

Pacchetto:: Microsoft.ML v1.4.0

Pacchetto:: Microsoft.ML v1.5.5

Pacchetto:: Microsoft.ML v1.6.0

Pacchetto:: Microsoft.ML v1.7.0

Pacchetto:: Microsoft.ML v2.0.0

Importante

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Classe di opzioni di base per gli estimatori del formatore che derivano daLbfgsTrainerBase<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 : class

type 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 TrainerInputBaseWithWeight

Public MustInherit Class LbfgsTrainerBase(Of TOptions, TTransformer, TModel).OptionsBase
Inherits TrainerInputBaseWithWeight

Parametri di tipo

TOptions

TTransformer

TModel

Ereditarietà: Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight
LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase

Derivato: Microsoft.ML.Trainers.LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer.Options

Microsoft.ML.Trainers.LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer.Options

Microsoft.ML.Trainers.LbfgsPoissonRegressionTrainer.Options

Costruttori

LbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase()

Classe di opzioni di base per gli estimatori del formatore che derivano daLbfgsTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel> .

Campi

DenseOptimizer	Forzare la densificazione dei vettori di ottimizzazione interni. L'impostazione predefinita è false.
EnforceNonNegativity	Applicare pesi non negativi. L'impostazione predefinita è false.
ExampleWeightColumnName	Colonna da utilizzare per esempio peso. (Ereditato da TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName	Colonna da usare per le funzionalità. (Ereditato da TrainerInputBase)
HistorySize	Numero di iterazioni precedenti da ricordare per la stima dell'hessiano. I valori inferiori indicano stime più veloci ma meno accurate.
InitialWeightsDiameter	Scala iniziale dei pesi.
L1Regularization	L1 peso di regolarizzazione.
L2Regularization	Peso di regolarizzazione L2.
LabelColumnName	Colonna da usare per le etichette. (Ereditato da TrainerInputBaseWithLabel)
MaximumNumberOfIterations	Numero di iterazioni.
NumberOfThreads	Numero di thread. Null significa usare il numero di processori.
OptimizationTolerance	Parametro di tolleranza per la convergenza dell'ottimizzazione. (Basso = più lento, più accurato).
Quiet	Determina se produrre l'output durante il training o meno.
StochasticGradientDescentInitilaizationTolerance	Eseguire SGD per inizializzare i pesi LR, convergendo a questa tolleranza.

Si applica a

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