ISupportSdcaClassificationLoss Интерфейс

  • Ссылка

Определение

Пространство имен:
Microsoft.ML.Trainers
Сборка:
Microsoft.ML.Data.dll
Пакет:
Microsoft.ML v3.0.1
Пакет:
Microsoft.ML v1.0.0
Пакет:
Microsoft.ML v1.1.0
Пакет:
Microsoft.ML v1.2.0
Пакет:
Microsoft.ML v1.3.1
Пакет:
Microsoft.ML v1.4.0
Пакет:
Microsoft.ML v1.5.5
Пакет:
Microsoft.ML v1.6.0
Пакет:
Microsoft.ML v1.7.0
Пакет:
Microsoft.ML v2.0.0
public interface ISupportSdcaClassificationLoss : Microsoft.ML.Trainers.IClassificationLoss, Microsoft.ML.Trainers.ILossFunction<float,float>, Microsoft.ML.Trainers.ISupportSdcaLoss
type ISupportSdcaClassificationLoss = interface
    interface ISupportSdcaLoss
    interface IScalarLoss
    interface ILossFunction<single, single>
    interface IClassificationLoss
Public Interface ISupportSdcaClassificationLoss
Implements IClassificationLoss, ILossFunction(Of Single, Single), ISupportSdcaLoss
Производный
Реализации
IClassificationLoss ILossFunction<Single,Single> IScalarLoss ISupportSdcaLoss

Методы

ComputeDualUpdateInvariant(Single) (Унаследовано от ISupportSdcaLoss)
Derivative(Single, Single)

Производный от функции потери относительно выходных данных

(Унаследовано от IScalarLoss)
DualLoss(Single, Single)

Функция двойной потери для примера обучения. Если f(x) обозначает функцию потери в отдельном примере обучения, эта функция возвращает -f*(-x*), где f*(x*) является конъюгатом Фенчел f(x).

(Унаследовано от ISupportSdcaLoss)
DualUpdate(Single, Single, Single, Single, Int32)

Вычисление двойного обновления (\Delta\alpha_i) в SDCA

  • alpha: двойная переменная в указанном экземпляре
  • лямбдаН: L2 const x число экземпляров
  • кэшированный инвариантный, намек на указанный выше метод
(Унаследовано от ISupportSdcaLoss)
Loss(TOutput, TLabel)

Вычисляет потерю, учитывая выходные данные и истину земли. Обратите внимание, что возвращаемое значение имеет тип Double, так как потеря обычно накапливается во многих экземплярах.

(Унаследовано от ILossFunction<TOutput,TLabel>)

Применяется к