ImageModelSettingsClassification interface

Bildzuschneidegröße, die in das neurale Netzwerk für das Schulungsdatenset eingegeben wird. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.

trainingCropSize?: number

Eigenschaftswert

Bildzuschneidegröße, die für das Validierungsdatenset in das neurale Netzwerk eingegeben wird. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.

validationCropSize?: number

Eigenschaftswert

Bildgröße, für die die Größe vor dem Zuschneiden des Gültigkeits-Datasets geändert werden soll. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.

validationResizeSize?: number

Eigenschaftswert

Gewichtete Verlust. Die akzeptierten Werte sind 0 für keinen gewichteten Verlust. 1 für gewichteten Verlust mit sqrt. (class_weights). 2 für gewichtete Verlust mit class_weights. Muss 0 oder 1 oder 2 sein.

weightedLoss?: number

Eigenschaftswert

Einstellungen für erweiterte Szenarien.

advancedSettings?: string

Eigenschaftswert

Geerbt vonImageModelSettings.advancedSettings

Aktivieren Sie AMSGrad, wenn der Optimierer "adam" oder "adamw" ist.

amsGradient?: boolean

Eigenschaftswert

Übernommen vonImageModelSettings.amsGradient

Einstellungen für die Verwendung von Augmentations.

augmentations?: string

Eigenschaftswert

Übernommen vonImageModelSettings.augmentations

Wert von "Beta1", wenn der Optimierer "adam" oder "adamw" ist. Muss ein Gleitkomma im Bereich [0, 1] sein.

beta1?: number

Eigenschaftswert

Übernommen vonImageModelSettings.beta1

Wert von 'Beta2', wenn der Optimierer 'adam' oder 'adamw' ist. Muss ein Gleitkomma im Bereich [0, 1] sein.

beta2?: number

Eigenschaftswert

Geerbt vonImageModelSettings.beta2

Häufigkeit zum Speichern von Modellprüfpunkten. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.

checkpointFrequency?: number

Eigenschaftswert

Geerbt vonImageModelSettings.checkpointFrequency

Das vortrainierte Prüfpunktmodell für inkrementelle Schulungen.

checkpointModel?: MLFlowModelJobInput

Eigenschaftswert

Geerbt vonImageModelSettings.checkpointModel

Die ID einer vorherigen Ausführung mit einem vortrainierten Prüfpunkt für inkrementelle Schulungen.

checkpointRunId?: string

Eigenschaftswert

Geerbt vonImageModelSettings.checkpointRunId

Gibt an, ob verteilte Schulungen verwendet werden sollen.

distributed?: boolean

Eigenschaftswert

Geerbt vonImageModelSettings.distributed

Aktivieren Sie die Logik während der Schulung frühzeitig beenden.

earlyStopping?: boolean

Eigenschaftswert

Übernommen vonImageModelSettings.earlyStopping

Minimale Anzahl von Epochen oder Validierungsauswertungen, die gewartet werden müssen, bevor die Verbesserung der primären Metrik für einen vorzeitigen Stopp nachverfolgt wird. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.

earlyStoppingDelay?: number

Eigenschaftswert

Geerbt vonImageModelSettings.earlyStoppingDelay

Minimale Anzahl von Epochen oder Validierungsauswertungen ohne Verbesserung der primären Metrik, bevor der Lauf gestoppt wird. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.

earlyStoppingPatience?: number

Eigenschaftswert

Geerbt vonImageModelSettings.earlyStoppingPatience

Aktivieren Sie die Normalisierung beim Exportieren des ONNX-Modells.

enableOnnxNormalization?: boolean

Eigenschaftswert

Geerbt vonImageModelSettings.enableOnnxNormalization

Häufigkeit zum Auswerten des Validierungsdatensets zum Abrufen von Metrikergebnissen. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.

evaluationFrequency?: number

Eigenschaftswert

Geerbt vonImageModelSettings.evaluationFrequency

Gradientenakkumulation bedeutet, dass eine konfigurierte Anzahl von "GradAccumulationStep"-Schritten ausgeführt wird, ohne die Modellgewichtungen zu aktualisieren, während die Gradienten dieser Schritte akkumuliert werden, und dann die akkumulierten Gradienten zum Berechnen der Gewichtungsaktualisierungen verwendet werden. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.

gradientAccumulationStep?: number

Eigenschaftswert

Geerbt vonImageModelSettings.gradientAccumululationStep

Anzahl der Ebenen, die für das Modell fixiert werden sollen. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein. Wenn Sie z. B. 2 als Wert für 'seresnext' übergeben, bedeutet dies, dass layer0 und layer1 eingefroren werden. Eine vollständige Liste der unterstützten Modelle und Details zum Einfrieren von Schichten finden Sie unter: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

layersToFreeze?: number

Eigenschaftswert

Geerbt vonImageModelSettings.layersToFreeze

Anfängliche Lernrate. Muss ein Gleitkomma im Bereich [0, 1] sein.

learningRate?: number

Eigenschaftswert

Geerbt vonImageModelSettings.learningRate

Lernratenplaner enum.

learningRateScheduler?: string

Eigenschaftswert

Übernommen vonImageModelSettings.learningRateScheduler

Der Name des Modells, das für die Schulung verwendet werden soll. Weitere Informationen zu den verfügbaren Modellen finden Sie in der offiziellen Dokumentation: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

modelName?: string

Eigenschaftswert

Geerbt vonImageModelSettings.modelName

Wert der Dynamik, wenn Optimierer 'sgd' ist. Muss ein Gleitkomma im Bereich [0, 1] sein.

momentum?: number

Eigenschaftswert

Geerbt vonImageModelSettings.momentum

Aktivieren Sie nesterov, wenn der Optimierer "sgd" ist.

nesterov?: boolean

Eigenschaftswert

Übernommen vonImageModelSettings.nesterov

Anzahl der Ausbildungszeiten. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.

numberOfEpochs?: number

Eigenschaftswert

Geerbt vonImageModelSettings.numberOfEpochs

Anzahl der Datenlademitarbeiter. Muss eine nicht negative ganze Zahl sein.

numberOfWorkers?: number

Eigenschaftswert

Geerbt vonImageModelSettings.numberOfWorkers

Stochastik-Optimierer für Bildmodelle.

optimizer?: string

Eigenschaftswert

Geerbt vonImageModelSettings.optimizer

Zufälliger Seed, der bei Verwendung deterministischer Schulungen verwendet werden soll.

randomSeed?: number

Eigenschaftswert

Geerbt vonImageModelSettings.randomSeed

Der Wert des Gammawerts, wenn der Lernrate-Scheduler "Schritt" ist. Muss ein Gleitkomma im Bereich [0, 1] sein.

stepLRGamma?: number

Eigenschaftswert

Geerbt vonImageModelSettings.stepLRGamma

Der Wert der Schrittgröße, wenn der Lernrateplaner "Schritt" ist. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.

stepLRStepSize?: number

Eigenschaftswert

Geerbt vonImageModelSettings.stepLRStepSize

Schulungsbatchgröße. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.

trainingBatchSize?: number

Eigenschaftswert

Geerbt vonImageModelSettings.trainingBatchSize

Batchgröße der Überprüfung. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.

validationBatchSize?: number

Eigenschaftswert

Geerbt vonImageModelSettings.validationBatchSize

Der Wert des Kosinuszyklus, wenn der Lernrateplaner "warmup_cosine" ist. Muss ein Gleitkomma im Bereich [0, 1] sein.

warmupCosineLRCycles?: number

Eigenschaftswert

Übernommen vonImageModelSettings.warmupCosineLRCycles

Wert der Warmup-Epochen, wenn der Lernratenplaner "warmup_cosine" ist. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.

warmupCosineLRWarmupEpochs?: number

Eigenschaftswert

Geerbt vonImageModelSettings.warmupCosineLRWarmupEpochs

Wert des Gewichtszerfalls, wenn der Optimierer "sgd", "adam" oder "adamw" lautet. Muss ein Gleitkomma im Bereich sein[0, 1].

weightDecay?: number

Eigenschaftswert

Geerbt vonImageModelSettings.weightDecay