ImageModelDistributionSettingsClassification interface

الحزمة:
@azure/arm-machinelearning

تعبيرات التوزيع التي يجب المسح فوق قيم إعدادات النموذج. <مثال> : بعض الأمثلة هي:

ModelName = "choice('seresnext', 'resnest50')";
LearningRate = "uniform(0.001, 0.01)";
LayersToFreeze = "choice(0, 2)";
```</example>
For more details on how to compose distribution expressions please check the documentation:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters
For more information on the available settings please visit the official documentation:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.
يمتد
ImageModelDistributionSettings

الخصائص

trainingCropSize

حجم اقتصاص الصورة الذي يتم إدخاله إلى الشبكة العصبية لمجموعة بيانات التدريب. يجب أن يكون عددا صحيحا موجبا.
validationCropSize

حجم اقتصاص الصورة الذي يتم إدخاله إلى الشبكة العصبية لمجموعة بيانات التحقق من الصحة. يجب أن يكون عددا صحيحا موجبا.
validationResizeSize

حجم الصورة المراد تغيير حجمها قبل الاقتصاص لمجموعة بيانات التحقق من الصحة. يجب أن يكون عددا صحيحا موجبا.
weightedLoss

خسارة مرجحة. القيم المقبولة هي 0 بدون خسارة مرجحة. 1 للخسارة المرجحة مع sqrt. (class_weights). 2 للخسارة المرجحة مع class_weights. يجب أن يكون 0 أو 1 أو 2.

الخصائص الموروثة

amsGradient

تمكين AMSGrad عندما يكون المحسن هو "آدم" أو "adamw".
augmentations

إعدادات استخدام التكبير.
beta1

قيمة 'beta1' عندما يكون المحسن هو 'آدم' أو 'adamw'. يجب أن يكون عائما في النطاق [0، 1].
beta2

قيمة 'beta2' عندما يكون المحسن هو 'آدم' أو 'adamw'. يجب أن يكون عائما في النطاق [0، 1].
distributed

ما إذا كان يجب استخدام تدريب التوزيع.
earlyStopping

تمكين منطق الإيقاف المبكر أثناء التدريب.
earlyStoppingDelay

الحد الأدنى لعدد الفترات أو تقييمات التحقق التي يجب الانتظار قبل تتبع تحسين المقياس الأساسي للتوقف المبكر. يجب أن يكون عددا صحيحا موجبا.
earlyStoppingPatience

الحد الأدنى لعدد الفترات أو تقييمات التحقق دون أي تحسين للمقياس الأساسي قبل إيقاف التشغيل. يجب أن يكون عددا صحيحا موجبا.
enableOnnxNormalization

تمكين التطبيع عند تصدير نموذج ONNX.
evaluationFrequency

تكرار تقييم مجموعة بيانات التحقق من الصحة للحصول على درجات القياس. يجب أن يكون عددا صحيحا موجبا.
gradientAccumulationStep

تراكم التدرج يعني تشغيل عدد معين من خطوات "خطوة التراكم" دون تحديث أوزان النماذج أثناء تراكم تدرجات تلك الخطوات، ثم استخدام التدرجات المتراكمة لحساب تحديثات الأوزان. يجب أن يكون عددا صحيحا موجبا.
layersToFreeze

عدد الطبقات المراد تجميدها للنموذج. يجب أن يكون عددا صحيحا موجبا. على سبيل المثال، تمرير 2 كقيمة ل 'seresnext' يعني تجميد الطبقة 0 والطبقة 1. للحصول على القائمة الكاملة للنماذج المدعومة وتفاصيل حول تجميد الطبقات، يرجى الاطلاع على: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.
learningRate

معدل التعلم الأولي. يجب أن يكون عائما في النطاق [0، 1].
learningRateScheduler

نوع جدولة معدل التعلم. يجب أن يكون "warmup_cosine" أو "خطوة".
modelName

اسم النموذج الذي يجب استخدامه للتدريب. لمزيد من المعلومات حول النماذج المتاحة، يرجى زيارة الوثائق الرسمية: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.
momentum

قيمة الزخم عندما يكون المحسن هو 'sgd'. يجب أن يكون عائما في النطاق [0، 1].
nesterov

تمكين nesterov عندما يكون المحسن هو 'sgd'.
numberOfEpochs

عدد فترات التدريب. يجب أن يكون عددا صحيحا موجبا.
numberOfWorkers

عدد عمال تحميل البيانات. يجب أن يكون عددا صحيحا غير سالب.
optimizer

نوع المحسن. يجب أن يكون إما 'sgd' أو 'آدم' أو 'adamw'.
randomSeed

البذور العشوائية لاستخدامها عند استخدام التدريب المحدد.
stepLRGamma

قيمة غاما عندما يكون مجدول معدل التعلم "خطوة". يجب أن يكون عائما في النطاق [0، 1].
stepLRStepSize

قيمة حجم الخطوة عندما يكون مجدول معدل التعلم "خطوة". يجب أن يكون عددا صحيحا موجبا.
trainingBatchSize

حجم دفعة التدريب. يجب أن يكون عددا صحيحا موجبا.
validationBatchSize

حجم دفعة التحقق من الصحة. يجب أن يكون عددا صحيحا موجبا.
warmupCosineLRCycles

قيمة دورة جيب التمام عندما يكون مجدول معدل التعلم "warmup_cosine". يجب أن يكون عائما في النطاق [0، 1].
warmupCosineLRWarmupEpochs

قيمة فترات التجهيز عندما يكون مجدول معدل التعلم هو "warmup_cosine". يجب أن يكون عددا صحيحا موجبا.
weightDecay

قيمة تسوس الوزن عندما يكون المحسن هو 'sgd' أو 'adam' أو 'adamw'. يجب أن يكون عائما في النطاق[0، 1].

تفاصيل الخاصية

trainingCropSize

حجم اقتصاص الصورة الذي يتم إدخاله إلى الشبكة العصبية لمجموعة بيانات التدريب. يجب أن يكون عددا صحيحا موجبا.

trainingCropSize?: string

قيمة الخاصية

string

validationCropSize

حجم اقتصاص الصورة الذي يتم إدخاله إلى الشبكة العصبية لمجموعة بيانات التحقق من الصحة. يجب أن يكون عددا صحيحا موجبا.

validationCropSize?: string

قيمة الخاصية

string

validationResizeSize

حجم الصورة المراد تغيير حجمها قبل الاقتصاص لمجموعة بيانات التحقق من الصحة. يجب أن يكون عددا صحيحا موجبا.

validationResizeSize?: string

قيمة الخاصية

string

weightedLoss

خسارة مرجحة. القيم المقبولة هي 0 بدون خسارة مرجحة. 1 للخسارة المرجحة مع sqrt. (class_weights). 2 للخسارة المرجحة مع class_weights. يجب أن يكون 0 أو 1 أو 2.

weightedLoss?: string

قيمة الخاصية

string

تفاصيل الخاصية الموروثة

amsGradient

تمكين AMSGrad عندما يكون المحسن هو "آدم" أو "adamw".

amsGradient?: string

قيمة الخاصية

string

موروث منImageModelDistributionSettings.amsGradient

augmentations

إعدادات استخدام التكبير.

augmentations?: string

قيمة الخاصية

string

موروث منImageModelDistributionSettings.augmentations

beta1

قيمة 'beta1' عندما يكون المحسن هو 'آدم' أو 'adamw'. يجب أن يكون عائما في النطاق [0، 1].

beta1?: string

قيمة الخاصية

string

موروث منImageModelDistributionSettings.beta1

beta2

قيمة 'beta2' عندما يكون المحسن هو 'آدم' أو 'adamw'. يجب أن يكون عائما في النطاق [0، 1].

beta2?: string

قيمة الخاصية

string

موروث منImageModelDistributionSettings.beta2

distributed

ما إذا كان يجب استخدام تدريب التوزيع.

distributed?: string

قيمة الخاصية

string

موروث منImageModelDistributionSettings.distributed

earlyStopping

تمكين منطق الإيقاف المبكر أثناء التدريب.

earlyStopping?: string

قيمة الخاصية

string

موروث منImageModelDistributionSettings.earlyStopping

earlyStoppingDelay

الحد الأدنى لعدد الفترات أو تقييمات التحقق التي يجب الانتظار قبل تتبع تحسين المقياس الأساسي للتوقف المبكر. يجب أن يكون عددا صحيحا موجبا.

earlyStoppingDelay?: string

قيمة الخاصية

string

موروث منImageModelDistributionSettings.earlyStoppingDelay

earlyStoppingPatience

الحد الأدنى لعدد الفترات أو تقييمات التحقق دون أي تحسين للمقياس الأساسي قبل إيقاف التشغيل. يجب أن يكون عددا صحيحا موجبا.

earlyStoppingPatience?: string

قيمة الخاصية

string

موروث منImageModelDistributionSettings.earlyStoppingPatience

enableOnnxNormalization

تمكين التطبيع عند تصدير نموذج ONNX.

enableOnnxNormalization?: string

قيمة الخاصية

string

موروث منImageModelDistributionSettings.enableOnnxNormalization

evaluationFrequency

تكرار تقييم مجموعة بيانات التحقق من الصحة للحصول على درجات القياس. يجب أن يكون عددا صحيحا موجبا.

evaluationFrequency?: string

قيمة الخاصية

string

موروث منImageModelDistributionSettings.evaluationFrequency

gradientAccumulationStep

تراكم التدرج يعني تشغيل عدد معين من خطوات "خطوة التراكم" دون تحديث أوزان النماذج أثناء تراكم تدرجات تلك الخطوات، ثم استخدام التدرجات المتراكمة لحساب تحديثات الأوزان. يجب أن يكون عددا صحيحا موجبا.

gradientAccumulationStep?: string

قيمة الخاصية

string

موروث منImageModelDistributionSettings.gradientAccumulationStep

layersToFreeze

عدد الطبقات المراد تجميدها للنموذج. يجب أن يكون عددا صحيحا موجبا. على سبيل المثال، تمرير 2 كقيمة ل 'seresnext' يعني تجميد الطبقة 0 والطبقة 1. للحصول على القائمة الكاملة للنماذج المدعومة وتفاصيل حول تجميد الطبقات، يرجى الاطلاع على: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

layersToFreeze?: string

قيمة الخاصية

string

موروث منImageModelDistributionSettings.layersToFreeze

learningRate

معدل التعلم الأولي. يجب أن يكون عائما في النطاق [0، 1].

learningRate?: string

قيمة الخاصية

string

موروث منImageModelDistributionSettings.learningRate

learningRateScheduler

نوع جدولة معدل التعلم. يجب أن يكون "warmup_cosine" أو "خطوة".

learningRateScheduler?: string

قيمة الخاصية

string

موروث منImageModelDistributionSettings.learningRateScheduler

modelName

اسم النموذج الذي يجب استخدامه للتدريب. لمزيد من المعلومات حول النماذج المتاحة، يرجى زيارة الوثائق الرسمية: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

modelName?: string

قيمة الخاصية

string

موروث منImageModelDistributionSettings.modelName

momentum

قيمة الزخم عندما يكون المحسن هو 'sgd'. يجب أن يكون عائما في النطاق [0، 1].

momentum?: string

قيمة الخاصية

string

موروث منImageModelDistributionSettings.momentum

nesterov

تمكين nesterov عندما يكون المحسن هو 'sgd'.

nesterov?: string

قيمة الخاصية

string

موروث منImageModelDistributionSettings.nesterov

numberOfEpochs

عدد فترات التدريب. يجب أن يكون عددا صحيحا موجبا.

numberOfEpochs?: string

قيمة الخاصية

string

موروث منImageModelDistributionSettings.numberOfEpochs

numberOfWorkers

عدد عمال تحميل البيانات. يجب أن يكون عددا صحيحا غير سالب.

numberOfWorkers?: string

قيمة الخاصية

string

موروث منImageModelDistributionSettings.numberOfWorkers

optimizer

نوع المحسن. يجب أن يكون إما 'sgd' أو 'آدم' أو 'adamw'.

optimizer?: string

قيمة الخاصية

string

موروث منImageModelDistributionSettings.optimizer

randomSeed

البذور العشوائية لاستخدامها عند استخدام التدريب المحدد.

randomSeed?: string

قيمة الخاصية

string

موروث منImageModelDistributionSettings.randomSeed

stepLRGamma

قيمة غاما عندما يكون مجدول معدل التعلم "خطوة". يجب أن يكون عائما في النطاق [0، 1].

stepLRGamma?: string

قيمة الخاصية

string

موروث منImageModelDistributionSettings.stepLRGamma

stepLRStepSize

قيمة حجم الخطوة عندما يكون مجدول معدل التعلم "خطوة". يجب أن يكون عددا صحيحا موجبا.

stepLRStepSize?: string

قيمة الخاصية

string

موروث منImageModelDistributionSettings.stepLRStepSize

trainingBatchSize

حجم دفعة التدريب. يجب أن يكون عددا صحيحا موجبا.

trainingBatchSize?: string

قيمة الخاصية

string

موروث منImageModelDistributionSettings.trainingBatchSize

validationBatchSize

حجم دفعة التحقق من الصحة. يجب أن يكون عددا صحيحا موجبا.

validationBatchSize?: string

قيمة الخاصية

string

موروث منImageModelDistributionSettings.validationBatchSize

warmupCosineLRCycles

قيمة دورة جيب التمام عندما يكون مجدول معدل التعلم "warmup_cosine". يجب أن يكون عائما في النطاق [0، 1].

warmupCosineLRCycles?: string

قيمة الخاصية

string

موروث منImageModelDistributionSettings.warmupCosineLRCycles

warmupCosineLRWarmupEpochs

قيمة فترات التجهيز عندما يكون مجدول معدل التعلم هو "warmup_cosine". يجب أن يكون عددا صحيحا موجبا.

warmupCosineLRWarmupEpochs?: string

قيمة الخاصية

string

موروث منImageModelDistributionSettings.warmupCosineLRWarmupEpochs

weightDecay

قيمة تسوس الوزن عندما يكون المحسن هو 'sgd' أو 'adam' أو 'adamw'. يجب أن يكون عائما في النطاق[0، 1].

weightDecay?: string

قيمة الخاصية

string

موروث منImageModelDistributionSettings.weightDecay