SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase Classe
Definizione
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 TrainerInputBaseWithWeightParametri di tipo
- TModel
- Ereditarietà
-
SgdBinaryTrainerBase<TModel>.OptionsBase
- 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. |