ImageModelSettingsClassification クラス

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AutoML 画像分類タスクのモデル設定。

継承
azure.ai.ml.entities._job.automl.image.image_model_settings.ImageModelDistributionSettings
ImageModelSettingsClassification

コンストラクター

ImageModelSettingsClassification(*, advanced_settings: str | None = None, ams_gradient: bool | None = None, beta1: float | None = None, beta2: float | None = None, checkpoint_frequency: int | None = None, checkpoint_run_id: str | None = None, distributed: bool | None = None, early_stopping: bool | None = None, early_stopping_delay: int | None = None, early_stopping_patience: int | None = None, enable_onnx_normalization: bool | None = None, evaluation_frequency: int | None = None, gradient_accumulation_step: int | None = None, layers_to_freeze: int | None = None, learning_rate: float | None = None, learning_rate_scheduler: LearningRateScheduler | None = None, model_name: str | None = None, momentum: float | None = None, nesterov: bool | None = None, number_of_epochs: int | None = None, number_of_workers: int | None = None, optimizer: StochasticOptimizer | None = None, random_seed: int | None = None, step_lr_gamma: float | None = None, step_lr_step_size: int | None = None, training_batch_size: int | None = None, validation_batch_size: int | None = None, warmup_cosine_lr_cycles: float | None = None, warmup_cosine_lr_warmup_epochs: int | None = None, weight_decay: float | None = None, training_crop_size: int | None = None, validation_crop_size: int | None = None, validation_resize_size: int | None = None, weighted_loss: int | None = None, **kwargs)

パラメーター

advanced_settings
str
必須

高度なシナリオの設定。

ams_gradient
bool
必須

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。

beta1
float
必須

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。

beta2
float
必須

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。

checkpoint_frequency
int
必須

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。

checkpoint_run_id
str
必須

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。

distributed
bool
必須

分散トレーニングを使用するかどうか。

early_stopping
bool
必須

トレーニング中に早期停止ロジックを有効にします。

early_stopping_delay
int
必須

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。

early_stopping_patience
int
必須

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。

enable_onnx_normalization
bool
必須

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。

evaluation_frequency
int
必須

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。

gradient_accumulation_step
int
必須

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グラデーションを累積した後、累積されたグラデーション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。

layers_to_freeze
int
必須

モデルに固定するレイヤーの数。 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固定の詳細については、 を参照してください https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models。

learning_rate
float
必須

初期学習率。 範囲 [0, 1] の float にする必要があります。

learning_rate_scheduler
str または LearningRateScheduler
必須

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。 指定できる値は、"None"、"WarmupCosine"、"Step" です。

model_name
str
必須

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

momentum
float
必須

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。

nesterov
bool
必須

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

number_of_epochs
int
必須

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。

number_of_workers
int
必須

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。

optimizer
str または StochasticOptimizer
必須

オプティマイザーの種類。 使用できる値は、"None"、"Sgd"、"Adam"、"Adamw" です。

random_seed
int
必須

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。

step_lr_gamma
float
必須

学習率スケジューラが "step" 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。

step_lr_step_size
int
必須

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。

training_batch_size
int
必須

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。

validation_batch_size
int
必須

検証バッチ サイズ。 正の整数にする必要があります。

warmup_cosine_lr_cycles
float
必須

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。

warmup_cosine_lr_warmup_epochs
int
必須

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。

weight_decay
float
必須

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。

training_crop_size
int
必須

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。

validation_crop_size
int
必須

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。

validation_resize_size
int
必須

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。

weighted_loss
int
必須

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。