ImageModelSettingsClassification interface

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

trainingCropSize?: number

속성 값

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

validationCropSize?: number

속성 값

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

validationResizeSize?: number

속성 값

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?: number

속성 값

고급 시나리오에 대한 설정입니다.

advancedSettings?: string

속성 값

ImageModelSettings.advancedSettings에서 상속받았습니다

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

amsGradient?: boolean

속성 값

ImageModelSettings.amsGradient에서 상속됨

확대를 사용하기 위한 설정입니다.

augmentations?: string

속성 값

ImageModelSettings.augmentations에서 상속됨

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

beta1?: number

속성 값

ImageModelSettings.beta1에서 상속됨

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

beta2?: number

속성 값

ImageModelSettings.beta2에서 물려받았습니다

모델 검사점을 저장하는 빈도입니다. 양의 정수여야 합니다.

checkpointFrequency?: number

속성 값

ImageModelSettings.checkpointFrequency

증분 학습을 위한 미리 학습된 검사점 모델입니다.

checkpointModel?: MLFlowModelJobInput

속성 값

ImageModelSettings.checkpointModel에서 상속됨

증분 학습에 대한 미리 학습된 검사점이 있는 이전 실행의 ID입니다.

checkpointRunId?: string

속성 값

ImageModelSettings.checkpointRunId에서 상속됨

분산 학습을 사용할지 여부입니다.

distributed?: boolean

속성 값

ImageModelSettings.distribution에서 상속됨

학습 중에 조기 중지 논리를 사용하도록 설정합니다.

earlyStopping?: boolean

속성 값

ImageModelSettings.earlyStopping에서 상속받았습니다

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

earlyStoppingDelay?: number

속성 값

ImageModelSettings.earlyStoppingDelay에서 상속받았습니다

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

earlyStoppingPatience?: number

속성 값

imageModelSettings.earlyStoppingPatience에서 상속됨

ONNX 모델을 내보낼 때 정규화를 사용하도록 설정합니다.

enableOnnxNormalization?: boolean

속성 값

ImageModelSettings.enableOnnxNormalization에서 상속됨

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

evaluationFrequency?: number

속성 값

ImageModelSettings.evaluationFrequency

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?: number

속성 값

ImageModelSettings.gradientAcmululationStep에서 상속됨

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?: number

속성 값

ImageModelSettings.layersToFreeze에서 상속됨

초기 학습률입니다. [0, 1] 범위의 부동 소수점이어야 합니다.

learningRate?: number

속성 값

ImageModelSettings.learningRate에서 상속됨

학습 속도 스케줄러 열거형입니다.

learningRateScheduler?: string

속성 값

ImageModelSettings.learningRateScheduler에서 상속됨

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

ImageModelSettings.modelName에서 상속됨

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

momentum?: number

속성 값

ImageModelSettings.momentum에서 상속됨

최적화 프로그램이 'sgd'일 때 nesterov를 사용하도록 설정합니다.

nesterov?: boolean

속성 값

ImageModelSettings.nesterov에서 상속됨

학습 Epoch의 수입니다. 양의 정수여야 합니다.

numberOfEpochs?: number

속성 값

ImageModelSettings.numberOfEpochs에서 상속됨

데이터 로더 작업자 수입니다. 음수가 아닌 정수여야 합니다.

numberOfWorkers?: number

속성 값

ImageModelSettings.numberOfWorkers에서 상속됨

이미지 모델에 대한 확률론적 최적화 프로그램.

optimizer?: string

속성 값

ImageModelSettings.optimizer에서 물려받았습니다

결정적 학습을 사용할 때 사용할 임의 시드입니다.

randomSeed?: number

속성 값

ImageModelSettings.randomSeed에서 상속됨

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

stepLRGamma?: number

속성 값

ImageModelSettings.stepLRGamma에서 상속됨

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

stepLRStepSize?: number

속성 값

ImageModelSettings.stepLRStepSize에서 상속됨

학습 배치 크기 양의 정수여야 합니다.

trainingBatchSize?: number

속성 값

ImageModelSettings.trainingBatchSize에서 상속됨

유효성 검사 일괄 처리 크기입니다. 양의 정수여야 합니다.

validationBatchSize?: number

속성 값

ImageModelSettings.validationBatchSize에서 상속됨

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

warmupCosineLRCycles?: number

속성 값

ImageModelSettings.warmupCosineLRCycles에서 상속됨

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

warmupCosineLRWarmupEpochs?: number

속성 값

ImageModelSettings.warmupCosineLRWarmupEpochs에서 상속됨

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

weightDecay?: number

속성 값

ImageModelSettings.weightDecay에서 상속됨