ImageModelDistributionSettingsClassification interface
モデル設定の値をスイープする分布式。 <例> いくつかの例は次のとおりです。
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.
- Extends
プロパティ
| training |
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 |
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 |
検証データセットのトリミング前にサイズを変更する画像サイズ。 正の整数にする必要があります。 |
| weighted |
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による加重損失の場合は 2。 0 または 1 または 2 である必要があります。 |
継承されたプロパティ
| ams |
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。 |
| augmentations | 拡張を使用するための設定。 |
| beta1 | 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 である必要があります。 |
| beta2 | 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 である必要があります。 |
| distributed | 配布者トレーニングを使用するかどうか。 |
| early |
トレーニング中に早期停止ロジックを有効にします。 |
| early |
早期停止のためにプライマリ・メトリックの改善が追跡されるまでに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 |
実行が停止するまでのエポックまたは検証評価の最小数で、プライマリ・メトリックの改善はありません。 正の整数にする必要があります。 |
| enable |
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 |
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 |
勾配累積とは、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勾配を累積し、累積された勾配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 |
モデルに対してフリーズするレイヤーの数。 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、layer0とlayer1がフリーズされます。 サポートされているモデルの完全なリストとレイヤーフリーズの詳細については、 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-modelsを参照してください。 |
| learning |
初期学習率。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 |
| learning |
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。 |
| model |
トレーニングに使用するモデルの名前。 利用可能なモデルの詳細については、公式ドキュメント https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models を参照してください。 |
| momentum | 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 である必要があります。 |
| nesterov | オプティマイザーが 'sgd' の場合に nesterov を有効にします。 |
| number |
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 |
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 | オプティマイザーの種類。 'sgd'、'adam'、または 'adamw' のいずれかである必要があります。 |
| random |
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 |
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 である必要があります。 |
| step |
学習率スケジューラが "ステップ" 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 |
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 |
検証バッチ サイズ。 正の整数にする必要があります。 |
| warmup |
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 である必要があります。 |
| warmup |
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 |
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。 |
プロパティの詳細
trainingCropSize
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。
trainingCropSize?: stringプロパティ値
string
validationCropSize
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。
validationCropSize?: stringプロパティ値
string
validationResizeSize
検証データセットのトリミング前にサイズを変更する画像サイズ。 正の整数にする必要があります。
validationResizeSize?: stringプロパティ値
string
weightedLoss
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による加重損失の場合は 2。 0 または 1 または 2 である必要があります。
weightedLoss?: stringプロパティ値
string
継承されたプロパティの詳細
amsGradient
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。
amsGradient?: stringプロパティ値
string
augmentations
beta1
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 である必要があります。
beta1?: stringプロパティ値
string
beta2
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 である必要があります。
beta2?: stringプロパティ値
string
distributed
配布者トレーニングを使用するかどうか。
distributed?: stringプロパティ値
string
earlyStopping
トレーニング中に早期停止ロジックを有効にします。
earlyStopping?: stringプロパティ値
string
earlyStoppingDelay
早期停止のためにプライマリ・メトリックの改善が追跡されるまでに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。
earlyStoppingDelay?: stringプロパティ値
string
earlyStoppingPatience
実行が停止するまでのエポックまたは検証評価の最小数で、プライマリ・メトリックの改善はありません。 正の整数にする必要があります。
earlyStoppingPatience?: stringプロパティ値
string
enableOnnxNormalization
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。
enableOnnxNormalization?: stringプロパティ値
string
evaluationFrequency
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。
evaluationFrequency?: stringプロパティ値
string
gradientAccumulationStep
勾配累積とは、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勾配を累積し、累積された勾配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。
gradientAccumulationStep?: stringプロパティ値
string
layersToFreeze
モデルに対してフリーズするレイヤーの数。 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、layer0とlayer1がフリーズされます。 サポートされているモデルの完全なリストとレイヤーフリーズの詳細については、 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-modelsを参照してください。
layersToFreeze?: stringプロパティ値
string
learningRate
初期学習率。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。
learningRate?: stringプロパティ値
string
learningRateScheduler
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。
learningRateScheduler?: stringプロパティ値
string
modelName
トレーニングに使用するモデルの名前。 利用可能なモデルの詳細については、公式ドキュメント https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models を参照してください。
modelName?: stringプロパティ値
string
momentum
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 である必要があります。
momentum?: stringプロパティ値
string
nesterov
オプティマイザーが 'sgd' の場合に nesterov を有効にします。
nesterov?: stringプロパティ値
string
numberOfEpochs
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。
numberOfEpochs?: stringプロパティ値
string
numberOfWorkers
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。
numberOfWorkers?: stringプロパティ値
string
optimizer
オプティマイザーの種類。 'sgd'、'adam'、または 'adamw' のいずれかである必要があります。
optimizer?: stringプロパティ値
string
randomSeed
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。
randomSeed?: stringプロパティ値
string
stepLRGamma
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 である必要があります。
stepLRGamma?: stringプロパティ値
string
stepLRStepSize
学習率スケジューラが "ステップ" 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。
stepLRStepSize?: stringプロパティ値
string
trainingBatchSize
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。
trainingBatchSize?: stringプロパティ値
string
validationBatchSize
検証バッチ サイズ。 正の整数にする必要があります。
validationBatchSize?: stringプロパティ値
string
warmupCosineLRCycles
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 である必要があります。
warmupCosineLRCycles?: stringプロパティ値
string
warmupCosineLRWarmupEpochs
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。
warmupCosineLRWarmupEpochs?: stringプロパティ値
string
ImageModelDistributionSettings.warmupCosineLRWarmupEpochsから継承
weightDecay
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。
weightDecay?: stringプロパティ値
string
