ImageModelDistributionSettingsClassification interface

모델 설정의 값을 스윕하는 분포 식입니다. <예> 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

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.

속성

trainingCropSize	학습 데이터 세트에 대한 신경망에 입력되는 이미지 자르기 크기입니다. 양의 정수여야 합니다.
validationCropSize	유효성 검사 데이터 세트에 대한 신경망에 입력되는 이미지 자르기 크기입니다. 양의 정수여야 합니다.
validationResizeSize	유효성 검사 데이터 세트를 자르기 전에 크기를 조정할 이미지 크기입니다. 양의 정수여야 합니다.
weightedLoss	가중 손실. 허용되는 값은 가중치 손실 없이 0입니다. sqrt를 사용한 가중치 손실의 경우 1. (class_weights). class_weights 가중치 손실에 대한 2. 0 또는 1 또는 2여야 합니다.

상속된 속성

amsGradient	최적화 프로그램이 'adam' 또는 'adamw'인 경우 AMSGrad를 사용하도록 설정합니다.
augmentations	확대를 사용하기 위한 설정입니다.
beta1	최적화 프로그램이 'adam' 또는 'adamw'인 경우 'beta1' 값입니다. [0, 1] 범위의 부동 소수점이어야 합니다.
beta2	최적화 프로그램이 'adam' 또는 'adamw'인 경우 'beta2' 값입니다. [0, 1] 범위의 부동 소수점이어야 합니다.
distributed	배포자 학습을 사용할지 여부입니다.
earlyStopping	학습 중에 조기 중지 논리를 사용하도록 설정합니다.
earlyStoppingDelay	조기 중지를 위해 기본 메트릭 개선을 추적하기 전에 대기해야 하는 최소 에포크 또는 검증 평가 수입니다. 양의 정수여야 합니다.
earlyStoppingPatience	실행이 중지되기 전에 기본 메트릭 개선이 없는 최소 에포크 또는 검증 평가 수입니다. 양의 정수여야 합니다.
enableOnnxNormalization	ONNX 모델을 내보낼 때 정규화를 사용하도록 설정합니다.
evaluationFrequency	메트릭 점수를 얻기 위해 유효성 검사 데이터 세트를 평가하는 빈도입니다. 양의 정수여야 합니다.
gradientAccumulationStep	기울기 누적은 모델 가중치를 업데이트하지 않고 구성된 수의 "GradAccumulationStep" 단계를 실행하고 해당 단계의 기울기를 누적한 다음 누적된 기울기를 사용하여 가중치 업데이트를 계산하는 것을 의미합니다. 양의 정수여야 합니다.
layersToFreeze	모델에 대해 고정할 레이어 수입니다. 양의 정수여야 합니다. 예를 들어, 'seresnext'의 값으로 2를 전달하면 layer0 및 layer1이 고정됩니다. 지원되는 모델의 전체 목록과 레이어 고정에 대한 자세한 내용은 다음을 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models참조하십시오.
learningRate	초기 학습률입니다. [0, 1] 범위의 부동 소수점이어야 합니다.
learningRateScheduler	학습률 스케줄러의 유형입니다. 'warmup_cosine' 또는 '단계'여야 합니다.
modelName	학습에 사용할 모델의 이름입니다. 사용 가능한 모델에 대한 자세한 내용은 공식 문서를 참조하십시오. https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models
momentum	최적화 프로그램이 'sgd'일 때의 모멘텀 값입니다. [0, 1] 범위의 부동 소수점이어야 합니다.
nesterov	최적화 프로그램이 'sgd'일 때 nesterov를 사용하도록 설정합니다.
numberOfEpochs	학습 Epoch의 수입니다. 양의 정수여야 합니다.
numberOfWorkers	데이터 로더 작업자 수입니다. 음수가 아닌 정수여야 합니다.
optimizer	최적화 프로그램의 유형입니다. 'sgd', 'adam' 또는 'adamw'여야 합니다.
randomSeed	결정적 학습을 사용할 때 사용할 임의 시드입니다.
stepLRGamma	학습 속도 스케줄러가 '단계'인 경우 감마 값입니다. [0, 1] 범위의 부동 소수점이어야 합니다.
stepLRStepSize	학습 속도 스케줄러가 '단계'인 경우 단계 크기의 값입니다. 양의 정수여야 합니다.
trainingBatchSize	학습 배치 크기 양의 정수여야 합니다.
validationBatchSize	유효성 검사 일괄 처리 크기입니다. 양의 정수여야 합니다.
warmupCosineLRCycles	학습 속도 스케줄러가 'warmup_cosine'인 경우 코사인 주기의 값입니다. [0, 1] 범위의 부동 소수점이어야 합니다.
warmupCosineLRWarmupEpochs	학습 속도 스케줄러가 'warmup_cosine'인 경우 준비 epoch의 값입니다. 양의 정수여야 합니다.
weightDecay	최적화 프로그램이 'sgd', 'adam' 또는 'adamw'인 경우 가중치 감쇠 값입니다. 범위[0, 1]의 부동 소수 자릿수여야 합니다.

trainingCropSize

학습 데이터 세트에 대한 신경망에 입력되는 이미지 자르기 크기입니다. 양의 정수여야 합니다.

trainingCropSize?: string

속성 값

string

validationCropSize

유효성 검사 데이터 세트에 대한 신경망에 입력되는 이미지 자르기 크기입니다. 양의 정수여야 합니다.

validationCropSize?: string

속성 값

string

validationResizeSize

유효성 검사 데이터 세트를 자르기 전에 크기를 조정할 이미지 크기입니다. 양의 정수여야 합니다.

validationResizeSize?: string

속성 값

string

weightedLoss

가중 손실. 허용되는 값은 가중치 손실 없이 0입니다. sqrt를 사용한 가중치 손실의 경우 1. (class_weights). class_weights 가중치 손실에 대한 2. 0 또는 1 또는 2여야 합니다.

weightedLoss?: string

속성 값

string

amsGradient

최적화 프로그램이 'adam' 또는 'adamw'인 경우 AMSGrad를 사용하도록 설정합니다.

amsGradient?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.amsGradient에서 물려받았습니다

augmentations

확대를 사용하기 위한 설정입니다.

augmentations?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.augmentations에서 상속됨

beta1

최적화 프로그램이 'adam' 또는 'adamw'인 경우 'beta1' 값입니다. [0, 1] 범위의 부동 소수점이어야 합니다.

beta1?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.beta1에서 계승됨

beta2

최적화 프로그램이 'adam' 또는 'adamw'인 경우 'beta2' 값입니다. [0, 1] 범위의 부동 소수점이어야 합니다.

beta2?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.beta2에서 계승됨

distributed

배포자 학습을 사용할지 여부입니다.

distributed?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.distribution에서 상속됨

earlyStopping

학습 중에 조기 중지 논리를 사용하도록 설정합니다.

earlyStopping?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.earlyStopping에서 상속됨

earlyStoppingDelay

조기 중지를 위해 기본 메트릭 개선을 추적하기 전에 대기해야 하는 최소 에포크 또는 검증 평가 수입니다. 양의 정수여야 합니다.

earlyStoppingDelay?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.earlyStoppingDelay에서 상속됨

earlyStoppingPatience

실행이 중지되기 전에 기본 메트릭 개선이 없는 최소 에포크 또는 검증 평가 수입니다. 양의 정수여야 합니다.

earlyStoppingPatience?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.earlyStoppingPatience에서 상속됨

enableOnnxNormalization

ONNX 모델을 내보낼 때 정규화를 사용하도록 설정합니다.

enableOnnxNormalization?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.enableOnnxNormalization에서 물려받았습니다

evaluationFrequency

메트릭 점수를 얻기 위해 유효성 검사 데이터 세트를 평가하는 빈도입니다. 양의 정수여야 합니다.

evaluationFrequency?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.evaluationFrequency

gradientAccumulationStep

기울기 누적은 모델 가중치를 업데이트하지 않고 구성된 수의 "GradAccumulationStep" 단계를 실행하고 해당 단계의 기울기를 누적한 다음 누적된 기울기를 사용하여 가중치 업데이트를 계산하는 것을 의미합니다. 양의 정수여야 합니다.

gradientAccumulationStep?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.gradientAccumulationStep에서 물려받았습니다.

layersToFreeze

모델에 대해 고정할 레이어 수입니다. 양의 정수여야 합니다. 예를 들어, 'seresnext'의 값으로 2를 전달하면 layer0 및 layer1이 고정됩니다. 지원되는 모델의 전체 목록과 레이어 고정에 대한 자세한 내용은 다음을 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models참조하십시오.

layersToFreeze?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.layersToFreeze에서 상속됨

learningRate

초기 학습률입니다. [0, 1] 범위의 부동 소수점이어야 합니다.

learningRate?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.learningRate에서 상속됨

learningRateScheduler

학습률 스케줄러의 유형입니다. 'warmup_cosine' 또는 '단계'여야 합니다.

learningRateScheduler?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.learningRateScheduler에서 물려받았습니다

modelName

학습에 사용할 모델의 이름입니다. 사용 가능한 모델에 대한 자세한 내용은 공식 문서를 참조하십시오. https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models

modelName?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.modelName에서 상속됨

momentum

최적화 프로그램이 'sgd'일 때의 모멘텀 값입니다. [0, 1] 범위의 부동 소수점이어야 합니다.

momentum?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.momentum에서 상속됨

nesterov

최적화 프로그램이 'sgd'일 때 nesterov를 사용하도록 설정합니다.

nesterov?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.nesterov에서 상속됨

numberOfEpochs

학습 Epoch의 수입니다. 양의 정수여야 합니다.

numberOfEpochs?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.numberOfEpochs에서 상속됨

numberOfWorkers

데이터 로더 작업자 수입니다. 음수가 아닌 정수여야 합니다.

numberOfWorkers?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.numberOfWorkers에서 상속됨

optimizer

최적화 프로그램의 유형입니다. 'sgd', 'adam' 또는 'adamw'여야 합니다.

optimizer?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.optimizer에서 물려받았습니다

randomSeed

결정적 학습을 사용할 때 사용할 임의 시드입니다.

randomSeed?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.randomSeed에서 상속됨

stepLRGamma

학습 속도 스케줄러가 '단계'인 경우 감마 값입니다. [0, 1] 범위의 부동 소수점이어야 합니다.

stepLRGamma?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.stepLRGamma에서 상속받았습니다

stepLRStepSize

학습 속도 스케줄러가 '단계'인 경우 단계 크기의 값입니다. 양의 정수여야 합니다.

stepLRStepSize?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.stepLRStepSize에서 상속됨

trainingBatchSize

학습 배치 크기 양의 정수여야 합니다.

trainingBatchSize?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.trainingBatchSize에서 상속됨

validationBatchSize

유효성 검사 일괄 처리 크기입니다. 양의 정수여야 합니다.

validationBatchSize?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.validationBatchSize에서 상속됨

warmupCosineLRCycles

학습 속도 스케줄러가 'warmup_cosine'인 경우 코사인 주기의 값입니다. [0, 1] 범위의 부동 소수점이어야 합니다.

warmupCosineLRCycles?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.warmupCosineLRCycles에서 상속됨

warmupCosineLRWarmupEpochs

학습 속도 스케줄러가 'warmup_cosine'인 경우 준비 epoch의 값입니다. 양의 정수여야 합니다.

warmupCosineLRWarmupEpochs?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.warmupCosineLRWarmupEpochs에서 상속됨

weightDecay

최적화 프로그램이 'sgd', 'adam' 또는 'adamw'인 경우 가중치 감쇠 값입니다. 범위[0, 1]의 부동 소수 자릿수여야 합니다.

weightDecay?: string

속성 값

string

ImageModelDistributionSettings.weightDecay에서 상속됨

ImageModelDistributionSettingsClassification interface

속성

상속된 속성

속성 세부 정보

trainingCropSize

속성 값

validationCropSize

속성 값

validationResizeSize

속성 값

weightedLoss

속성 값

상속된 속성 세부 정보

amsGradient

속성 값

augmentations

속성 값

beta1

속성 값

beta2

속성 값

distributed

속성 값

earlyStopping

속성 값

earlyStoppingDelay

속성 값

earlyStoppingPatience

속성 값

enableOnnxNormalization

속성 값

evaluationFrequency

속성 값

gradientAccumulationStep

속성 값

layersToFreeze

속성 값

learningRate

속성 값

learningRateScheduler

속성 값

modelName

속성 값

momentum

속성 값

nesterov

속성 값

numberOfEpochs

속성 값

numberOfWorkers

속성 값

optimizer

속성 값

randomSeed

속성 값

stepLRGamma

속성 값

stepLRStepSize

속성 값

trainingBatchSize

속성 값

validationBatchSize

속성 값

warmupCosineLRCycles

속성 값

warmupCosineLRWarmupEpochs

속성 값

weightDecay

속성 값

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