ImageModelSettingsClassification interface

Tamanho de corte de imagem que é entrada na rede neural para o conjunto de dados de treinamento. Deve ser um número inteiro positivo.

trainingCropSize?: number

Valor de Propriedade

Tamanho de corte de imagem que é entrada na rede neural para o conjunto de dados de validação. Deve ser um número inteiro positivo.

validationCropSize?: number

Valor de Propriedade

Tamanho da imagem para o qual redimensionar antes de cortar para o conjunto de dados de validação. Deve ser um número inteiro positivo.

validationResizeSize?: number

Valor de Propriedade

Perda ponderada. Os valores aceites são 0 para nenhuma perda ponderada. 1 para perda de peso com sqrt. (class_weights). 2 para perda de peso com class_weights. Deve ser 0 ou 1 ou 2.

weightedLoss?: number

Valor de Propriedade

Configurações para cenários avançados.

advancedSettings?: string

Valor de Propriedade

Herdado deImageModelSettings.advancedSettings

Habilite o AMSGrad quando o otimizador for 'adam' ou 'adamw'.

amsGradient?: boolean

Valor de Propriedade

Herdado deImageModelSettings.amsGradient

Configurações para usar Aumentos.

augmentations?: string

Valor de Propriedade

Herdado deImageModelSettings.augmentations

Valor de 'beta1' quando o otimizador é 'adam' ou 'adamw'. Deve ser um flutuador na faixa [0, 1].

beta1?: number

Valor de Propriedade

Herdado deImageModelSettings.beta1

Valor de 'beta2' quando o otimizador é 'adam' ou 'adamw'. Deve ser um flutuador na faixa [0, 1].

beta2?: number

Valor de Propriedade

Herdado doImageModelSettings.beta2

Frequência para armazenar pontos de verificação do modelo. Deve ser um número inteiro positivo.

checkpointFrequency?: number

Valor de Propriedade

Herdado deImageModelSettings.checkpointFrequency

O modelo de ponto de verificação pré-treinado para treinamento incremental.

checkpointModel?: MLFlowModelJobInput

Valor de Propriedade

Herdado deImageModelSettings.checkpointModel

A id de uma execução anterior que tem um ponto de verificação pré-treinado para treinamento incremental.

checkpointRunId?: string

Valor de Propriedade

Herdado deImageModelSettings.checkpointRunId

Se deve ou não usar o treinamento distribuído.

distributed?: boolean

Valor de Propriedade

Herdado doImageModelSettings.distributed

Habilite a lógica de parada precoce durante o treinamento.

earlyStopping?: boolean

Valor de Propriedade

Herdado deImageModelSettings.earlyStopping

Número mínimo de épocas ou avaliações de validação a aguardar antes que a melhoria da métrica primária seja rastreada para parada antecipada. Deve ser um número inteiro positivo.

earlyStoppingDelay?: number

Valor de Propriedade

Herdado deImageModelSettings.earlyStoppingDelay

Número mínimo de épocas ou avaliações de validação sem melhoria da métrica primária antes de a execução ser interrompida. Deve ser um número inteiro positivo.

earlyStoppingPatience?: number

Valor de Propriedade

Herdado deImageModelSettings.earlyStoppingPatience

Habilite a normalização ao exportar o modelo ONNX.

enableOnnxNormalization?: boolean

Valor de Propriedade

Herdado deImageModelSettings.enableOnnxNormalization

Frequência para avaliar o conjunto de dados de validação para obter pontuações métricas. Deve ser um número inteiro positivo.

evaluationFrequency?: number

Valor de Propriedade

Herdado deImageModelSettings.evaluationFrequency

Acumulação de gradiente significa executar um número configurado de etapas "GradAccumulationStep" sem atualizar os pesos do modelo enquanto acumula os gradientes dessas etapas e, em seguida, usando os gradientes acumulados para calcular as atualizações de peso. Deve ser um número inteiro positivo.

gradientAccumulationStep?: number

Valor de Propriedade

Herdado deImageModelSettings.gradientAccumulationStep

Número de camadas a congelar para o modelo. Deve ser um número inteiro positivo. Por exemplo, passar 2 como valor para 'seresnext' significa congelar camadas0 e camadas1. Para obter uma lista completa dos modelos suportados e detalhes sobre o congelamento de camadas, consulte: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

layersToFreeze?: number

Valor de Propriedade

Herdado deImageModelSettings.layersToFreeze

Taxa de aprendizagem inicial. Deve ser um flutuador na faixa [0, 1].

learningRate?: number

Valor de Propriedade

Herdado deImageModelSettings.learningRate

Taxa de aprendizagem agendador enum.

learningRateScheduler?: string

Valor de Propriedade

Herdado deImageModelSettings.learningRateScheduler

Nome do modelo a utilizar na formação. Para mais informações sobre os modelos disponíveis, visite a documentação oficial: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

modelName?: string

Valor de Propriedade

Herdado deImageModelSettings.modelName

Valor do momento quando o otimizador é 'sgd'. Deve ser um flutuador na faixa [0, 1].

momentum?: number

Valor de Propriedade

Herdado deImageModelSettings.momentum

Ative o nesterov quando o otimizador for 'sgd'.

nesterov?: boolean

Valor de Propriedade

Herdado deImageModelSettings.nesterov

Número de épocas de formação. Deve ser um número inteiro positivo.

numberOfEpochs?: number

Valor de Propriedade

Herdado deImageModelSettings.numberOfEpochs

Número de trabalhadores do carregador de dados. Deve ser um número inteiro não negativo.

numberOfWorkers?: number

Valor de Propriedade

Herdado deImageModelSettings.numberOfWorkers

Otimizador estocástico para modelos de imagem.

optimizer?: string

Valor de Propriedade

Herdado doImageModelSettings.optimizer

Sementes aleatórias a serem usadas quando se utiliza treinamento determinístico.

randomSeed?: number

Valor de Propriedade

Herdado deImageModelSettings.randomSeed

Valor da gama quando o agendador de taxa de aprendizagem é 'passo'. Deve ser um flutuador na faixa [0, 1].

stepLRGamma?: number

Valor de Propriedade

Herdado deImageModelSettings.stepLRGamma

Valor do tamanho da etapa quando o agendador de taxa de aprendizagem é 'etapa'. Deve ser um número inteiro positivo.

stepLRStepSize?: number

Valor de Propriedade

Herdado deImageModelSettings.stepLRStepSize

Tamanho do lote de treinamento. Deve ser um número inteiro positivo.

trainingBatchSize?: number

Valor de Propriedade

Herdado deImageModelSettings.trainingBatchSize

Tamanho do lote de validação. Deve ser um número inteiro positivo.

validationBatchSize?: number

Valor de Propriedade

Herdado deImageModelSettings.validationBatchSize

Valor do ciclo cosseno quando o agendador de taxa de aprendizagem é 'warmup_cosine'. Deve ser um flutuador na faixa [0, 1].

warmupCosineLRCycles?: number

Valor de Propriedade

Herdado deImageModelSettings.warmupCosineLRCycles

Valor das épocas de aquecimento quando o agendador de taxa de aprendizagem é 'warmup_cosine'. Deve ser um número inteiro positivo.

warmupCosineLRWarmupEpochs?: number

Valor de Propriedade

Herdado deImageModelSettings.warmupCosineLRWarmupEpochs

Valor de decaimento de peso quando o otimizador é 'sgd', 'adam' ou 'adamw'. Deve ser um flutuador na faixa[0, 1].

weightDecay?: number

Valor de Propriedade

Herdado deImageModelSettings.weightDecay