ImageModelSettingsClassification interface

トレーニング データセットのニューラル ネットワークに入力される画像トリミング サイズ。 正の整数にする必要があります。

trainingCropSize?: number

プロパティ値

検証データセットのニューラル ネットワークに入力される画像トリミング サイズ。 正の整数にする必要があります。

validationCropSize?: number

プロパティ値

検証データセット用にトリミングする前のサイズ変更先の画像のサイズ。 正の整数にする必要があります。

validationResizeSize?: number

プロパティ値

加重損失。 許容される値は、加重損失がない場合は 0 です。 sqrt による加重損失の場合は 1。(class_weights)。 class_weights による重み付き損失の場合は 2。 0 または 1 または 2 にする必要があります。

weightedLoss?: number

プロパティ値

高度なシナリオの設定。

advancedSettings?: string

プロパティ値

ImageModelSettings.advancedSettingsから継承

オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合に AMSGrad を有効にします。

amsGradient?: boolean

プロパティ値

ImageModelSettings.amsGradientから継承

拡張を使用するための設定。

augmentations?: string

プロパティ値

ImageModelSettings.augmentationsから継承

オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合の 'beta1' の値。 範囲 [0, 1] の float にする必要があります。

beta1?: number

プロパティ値

ImageModelSettings.beta1から継承

オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合の 'beta2' の値。 範囲 [0, 1] の float にする必要があります。

beta2?: number

プロパティ値

ImageModelSettings.beta2から継承

モデル チェックポイントを格納する頻度。 正の整数にする必要があります。

checkpointFrequency?: number

プロパティ値

ImageModelSettings.checkpointFrequencyから継承

増分トレーニング用の事前トレーニング済みチェックポイント モデル。

checkpointModel?: MLFlowModelJobInput

プロパティ値

ImageModelSettings.checkpointModelから継承

増分トレーニング用の事前トレーニング済みチェックポイントを持つ前の実行の ID。

checkpointRunId?: string

プロパティ値

ImageModelSettings.checkpointRunIdから継承

分散トレーニングを使用するかどうか。

distributed?: boolean

プロパティ値

ImageModelSettings.distributedから継承

トレーニング中に早期停止ロジックを有効にします。

earlyStopping?: boolean

プロパティ値

ImageModelSettings.earlyStoppingから継承

プライマリ メトリックの改善が早期停止のために追跡されるまで待機するエポックまたは検証評価の最小数。 正の整数にする必要があります。

earlyStoppingDelay?: number

プロパティ値

ImageModelSettings.earlyStoppingDelayから継承

実行が停止する前に主要なメトリックの改善がないエポックまたは検証評価の最小数。 正の整数にする必要があります。

earlyStoppingPatience?: number

プロパティ値

ImageModelSettings.earlyStoppingPatienceから継承

ONNX モデルをエクスポートするときに正規化を有効にします。

enableOnnxNormalization?: boolean

プロパティ値

ImageModelSettings.enableOnnxNormalizationから継承

メトリック スコアを取得するために検証データセットを評価する頻度。 正の整数にする必要があります。

evaluationFrequency?: number

プロパティ値

ImageModelSettings.evaluationFrequencyから継承

グラデーションの累積とは、モデルの重みを更新せずに構成された数の "GradAccumulationStep" ステップを実行し、それらのステップの勾配を累積し、累積勾配を使用して重みの更新を計算することを意味します。 正の整数にする必要があります。

gradientAccumulationStep?: number

プロパティ値

ImageModelSettings.gradientAccumulationStepから継承

モデルのフリーズするレイヤーの数。 正の整数にする必要があります。 たとえば、'seresnext' の値として 2 を渡すと、レイヤー 0 とレイヤー 1 がフリーズします。 サポートされているモデルの完全な一覧とレイヤーのフリーズの詳細については、次を参照してください。 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models

layersToFreeze?: number

プロパティ値

ImageModelSettings.layersToFreezeから継承

初期学習率。 範囲 [0, 1] の float にする必要があります。

learningRate?: number

プロパティ値

ImageModelSettings.learningRateから継承

学習率スケジューラの種類。 'warmup_cosine' または 'step' である必要があります。

learningRateScheduler?: string

プロパティ値

ImageModelSettings.learningRateSchedulerから継承

トレーニングに使用するモデルの名前。 使用可能なモデルの詳細については、公式ドキュメントを参照してください。 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models

modelName?: string

プロパティ値

ImageModelSettings.modelNameから継承

オプティマイザーが 'sgd' の場合のモメンタムの値。 範囲 [0, 1] の float にする必要があります。

momentum?: number

プロパティ値

ImageModelSettings.momentumから継承

オプティマイザーが 'sgd' の場合に nesterov を有効にします。

nesterov?: boolean

プロパティ値

ImageModelSettings.nesterovから継承

トレーニング エポックの数。 正の整数にする必要があります。

numberOfEpochs?: number

プロパティ値

ImageModelSettings.numberOfEpochsから継承

データ ローダー ワーカーの数。 負以外の整数である必要があります。

numberOfWorkers?: number

プロパティ値

ImageModelSettings.numberOfWorkersから継承

オプティマイザーの種類。

optimizer?: string

プロパティ値

ImageModelSettings.optimizerから継承

決定論的トレーニングを使用するときに使用されるランダム シード。

randomSeed?: number

プロパティ値

ImageModelSettings.randomSeedから継承

学習率スケジューラが "ステップ" の場合のガンマの値。 範囲 [0, 1] の float にする必要があります。

stepLRGamma?: number

プロパティ値

ImageModelSettings.stepLRGammaから継承

学習率スケジューラが 'step' の場合のステップ サイズの値。 正の整数にする必要があります。

stepLRStepSize?: number

プロパティ値

ImageModelSettings.stepLRStepSizeから継承

トレーニング バッチ サイズ。 正の整数にする必要があります。

trainingBatchSize?: number

プロパティ値

ImageModelSettings.trainingBatchSizeから継承

検証バッチ サイズ。 正の整数にする必要があります。

validationBatchSize?: number

プロパティ値

ImageModelSettings.validationBatchSizeから継承

学習率スケジューラが "warmup_cosine" の場合のコサイン サイクルの値。 範囲 [0, 1] の float にする必要があります。

warmupCosineLRCycles?: number

プロパティ値

ImageModelSettings.warmupCosineLRCyclesから継承

学習率スケジューラが "warmup_cosine" の場合のウォームアップ エポックの値。 正の整数にする必要があります。

warmupCosineLRWarmupEpochs?: number

プロパティ値

ImageModelSettings.warmupCosineLRWarmupEpochsから継承

オプティマイザーが 'sgd'、'adam'、または 'adamw' の場合の重みの減衰の値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。

weightDecay?: number

プロパティ値

ImageModelSettings.weightDecayから継承