SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase Classe
Definição
Importante
Algumas informações se referem a produtos de pré-lançamento que podem ser substancialmente modificados antes do lançamento. A Microsoft não oferece garantias, expressas ou implícitas, das informações aqui fornecidas.
Opções para os treinadores baseados em SDCA.
public abstract class SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase : Microsoft.ML.Trainers.TrainerInputBaseWithWeight where TOptions : SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase, new() where TTransformer : ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> where TModel : classtype SdcaTrainerBase<'Options, 'ransformer, 'Model (requires 'Options :> SdcaTrainerBase<'Options, 'ransformer, 'Model>.OptionsBase and 'Options : (new : unit -> 'Options) and 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)>.OptionsBase = class
inherit TrainerInputBaseWithWeightPublic MustInherit Class SdcaTrainerBase(Of TOptions, TTransformer, TModel).OptionsBase
Inherits TrainerInputBaseWithWeightParâmetros de tipo
- TOptions
- TTransformer
- TModel
- Herança
-
SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase
- Derivado
Campos
| BiasLearningRate |
A taxa de aprendizado para ajustar o viés de ser regularizada. |
| ConvergenceCheckFrequency |
Determina a frequência de verificação de convergência em termos de número de iterações. |
| ConvergenceTolerance |
A tolerância para a taxa entre a lacuna de dualidade e a perda primitiva para verificação de convergência. |
| ExampleWeightColumnName |
Coluna a ser usada, por exemplo, peso. (Herdado de TrainerInputBaseWithWeight) |
| FeatureColumnName |
Coluna a ser usada para recursos. (Herdado de TrainerInputBase) |
| L1Regularization |
O hiperparâmetro de regularização L1. |
| L2Regularization |
O hiperparâmetro de regularização L2. |
| LabelColumnName |
Coluna a ser usada para rótulos. (Herdado de TrainerInputBaseWithLabel) |
| MaximumNumberOfIterations |
O número máximo de passes a serem executados nos dados. |
| NumberOfThreads |
O grau de paralelismo sem bloqueio. |
| Shuffle |
Determina se os dados devem ser embaralhados para cada iteração de treinamento. |