TextClassificationTrainer クラス
定義
重要
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IEstimator<TTransformer>テキストを分類するためのディープ ニューラル ネットワーク (DNN) をトレーニングするための 。
public class TextClassificationTrainer : Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.NasBertTrainer<uint,long>type TextClassificationTrainer = class
inherit NasBertTrainer<uint32, int64>Public Class TextClassificationTrainer
Inherits NasBertTrainer(Of UInteger, Long)- 継承
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TextClassificationTrainer
注釈
このトレーナーを作成するには、 TextClassification を使用します。
入力列と出力列
入力ラベル列のデータは キー 型である必要があり、文の列は 型TextDataViewTypeである必要があります。
このトレーナーからは、以下の列が出力されます。
| 出力列の名前 | 列の型 | 説明 |
|---|---|---|
PredictedLabel |
キー型 | 予測ラベルのインデックス。 その値が i の場合、実際のラベルはキーと値の入力ラベルの型の i 番目のカテゴリになります。 |
Score |
のベクトルSingle | すべてのクラスのスコア。値が大きいほど、関連するクラスに分類される可能性が高くなります。 i 番目の要素が最大値の場合、予測ラベル インデックスは i になります。i はゼロベースのインデックスです。 |
トレーナーの特性
| 機械学習タスク | 多クラス分類 |
| 正規化は必要ですか? | いいえ |
| キャッシュは必要ですか? | いいえ |
| Microsoft.ML に加えて必要な NuGet | Microsoft.ML.TorchSharp および libtorch-cpu または libtorch-cuda-11.3、または OS 固有のバリアントのいずれか。 |
| ONNX にエクスポート可能 | いいえ |
トレーニング アルゴリズムの詳細
テキストの分類を目的として、既存の事前トレーニング済みの NAS-BERT roBERTa モデルを利用してディープ ニューラル ネットワーク (DNN) をトレーニングします。
メソッド
| Fit(IDataView) |
IEstimator<TTransformer>テキストを分類するためのディープ ニューラル ネットワーク (DNN) をトレーニングするための 。 (継承元 TorchSharpBaseTrainer<TLabelCol,TTargetsCol>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
IEstimator<TTransformer>テキストを分類するためのディープ ニューラル ネットワーク (DNN) をトレーニングするための 。 (継承元 NasBertTrainer<TLabelCol,TTargetsCol>) |