SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase Classe

Definizione

public class SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase : Microsoft.ML.Trainers.TrainerInputBaseWithWeight where TModel : class
type SgdBinaryTrainerBase<'Model (requires 'Model : null)>.OptionsBase = class
    inherit TrainerInputBaseWithWeight
Public Class SgdBinaryTrainerBase(Of TModel).OptionsBase
Inherits TrainerInputBaseWithWeight

Parametri di tipo

TModel
Ereditarietà
Derivato

Costruttori

SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase()

Campi

CheckFrequency

Determina la frequenza di verifica della convergenza in termini di numero di iterazioni.

ConvergenceTolerance

Tolleranza di convergenza. Se la media di perdita in movimento esponenziale scende al di sotto di questa tolleranza, l'algoritmo viene considerato convergente e si arresterà.

ExampleWeightColumnName

Colonna da usare per esempio peso.

(Ereditato da TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName

Colonna da usare per le funzionalità.

(Ereditato da TrainerInputBase)
L2Regularization

Peso L2 per la regolarizzazione.

LabelColumnName

Colonna da usare per le etichette.

(Ereditato da TrainerInputBaseWithLabel)
LearningRate

Frequenza di apprendimento iniziale usata da SGD.

NumberOfIterations

Numero massimo di passaggi del set di dati di training.

NumberOfThreads

Grado di parallelismo senza blocchi usato da SGD.

PositiveInstanceWeight

Peso da applicare alla classe positiva. Questo è utile per il training con dati sbilanciati.

Shuffle

Determina se riassegnare i dati per ogni iterazione di training.

Si applica a