ImageModelSettingsClassification interface

Eğitim veri kümesinin sinir ağına giriş olan görüntü kırpma boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.

trainingCropSize?: number

Özellik Değeri

Doğrulama veri kümesi için sinir ağına giriş olan görüntü kırpma boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.

validationCropSize?: number

Özellik Değeri

Doğrulama veri kümesi için kırpmadan önce yeniden boyutlandırılan görüntü boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.

validationResizeSize?: number

Özellik Değeri

Ağırlıklı kayıp. Kabul edilen değerler, ağırlıksız kayıp için 0'dır. 1 sqrt ile ağırlıklı kayıp için. (class_weights). class_weights ile ağırlıklı kayıp için 2. 0, 1 veya 2 olmalıdır.

weightedLoss?: number

Özellik Değeri

Gelişmiş senaryolar için ayarlar.

advancedSettings?: string

Özellik Değeri

ImageModelSettings.advancedSettings'tenmiras alınmıştır

İyileştirici 'adam' veya 'adamw' olduğunda AMSGrad'ı etkinleştirin.

amsGradient?: boolean

Özellik Değeri

ImageModelSettings.amsGradientüzerinden miras alınmıştır

Artırmaları kullanma ayarları.

augmentations?: string

Özellik Değeri

ImageModelSettings.augmentations'danmiras alınmıştır.

İyileştirici 'adam' veya 'adamw' olduğunda 'beta1' değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.

beta1?: number

Özellik Değeri

ImageModelSettings.beta1'denmiras alınmıştır

İyileştirici 'adam' veya 'adamw' olduğunda 'beta2' değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.

beta2?: number

Özellik Değeri

ImageModelSettings.beta2'denmiras alınmıştır

Model denetim noktalarını depolama sıklığı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.

checkpointFrequency?: number

Özellik Değeri

ImageModelSettings.checkpointFrequencyüzerinden miras alınmıştır

Artımlı eğitim için önceden eğitilmiş denetim noktası modeli.

checkpointModel?: MLFlowModelJobInput

Özellik Değeri

ImageModelSettings.checkpointModel'denmiras alınmıştır

Artımlı eğitim için önceden eğitilmiş bir denetim noktası olan önceki çalıştırmanın kimliği.

checkpointRunId?: string

Özellik Değeri

ImageModelSettings.checkpointRunId'denmiras alınmıştır

Dağıtılmış eğitimin kullanılıp kullanılmaymayacağı.

distributed?: boolean

Özellik Değeri

ImageModelSettings.distributedüzerinden miras alınmıştır

Eğitim sırasında erken durdurma mantığını etkinleştirin.

earlyStopping?: boolean

Özellik Değeri

ImageModelSettings.earlyStopping'denmiras alınmıştır

Erken durdurma için birincil metrik iyileştirmesi izlenmeden önce beklenecek en az dönem veya doğrulama değerlendirmesi sayısı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.

earlyStoppingDelay?: number

Özellik Değeri

ImageModelSettings.earlyStoppingDelay'denmiras alınmıştır

Çalıştırma durdurulmadan önce birincil ölçüm iyileştirmesi olmayan en az dönem veya doğrulama değerlendirmesi sayısı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.

earlyStoppingPatience?: number

Özellik Değeri

ImageModelSettings.earlyStoppingPatience'denmiras alınmıştır

ONNX modelini dışarı aktarırken normalleştirmeyi etkinleştirin.

enableOnnxNormalization?: boolean

Özellik Değeri

ImageModelSettings.enableOnnxNormalization'danmiras alınmıştır

Ölçüm puanlarını almak için doğrulama veri kümesini değerlendirme sıklığı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.

evaluationFrequency?: number

Özellik Değeri

ImageModelSettings.evaluationFrequencyüzerinden miras alınmıştır

Gradyan birikimi, model ağırlıklarını güncellemeden yapılandırılmış sayıda "GradAccumulationStep" adımının çalıştırılması ve bu adımların gradyanlarının toplanması ve ardından ağırlık güncellemelerini hesaplamak için birikmiş gradyanların kullanılması anlamına gelir. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.

gradientAccumulationStep?: number

Özellik Değeri

ImageModelSettings.gradientAccumulationStepüzerinden miras alınmıştır

Model için donacak katman sayısı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır. Örneğin, 'seresnext' için değer olarak 2'yi iletmek, katman0 ve katman1'in dondurulması anlamına gelir. Desteklenen modellerin tam listesi ve katman dondurma ile ilgili ayrıntılar için lütfen bkz.: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

layersToFreeze?: number

Özellik Değeri

ImageModelSettings.layersToFreeze'denmiras alınmıştır

İlk öğrenme oranı. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.

learningRate?: number

Özellik Değeri

ImageModelSettings.learningRate'denmiras alınmıştır

Öğrenme hızı zamanlayıcı sabit listesi.

learningRateScheduler?: string

Özellik Değeri

ImageModelSettings.learningRateScheduler'danmiras alınmıştır

Eğitim için kullanılacak modelin adı. Mevcut modeller hakkında daha fazla bilgi için lütfen resmi belgeleri ziyaret edin: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

modelName?: string

Özellik Değeri

ImageModelSettings.modelNameüzerinden miras alınmıştır

İyileştirici 'sgd' olduğunda momentum değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.

momentum?: number

Özellik Değeri

ImageModelSettings.momentum'danmiras alınmıştır

İyileştirici 'sgd' olduğunda nesterov özelliğini etkinleştirin.

nesterov?: boolean

Özellik Değeri

Inherited fromImageModelSettings.nesterov

Eğitim dönemlerinin sayısı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.

numberOfEpochs?: number

Özellik Değeri

ImageModelSettings.numberOfEpochs'tanmiras alınmıştır

Veri yükleyici çalışanlarının sayısı. Negatif olmayan bir tamsayı olmalıdır.

numberOfWorkers?: number

Özellik Değeri

ImageModelSettings.numberOfWorkers'tanmiras alınmıştır

Görüntü modelleri için stokastik iyileştirici.

optimizer?: string

Özellik Değeri

ImageModelSettings.optimizer'danmiras alınmıştır

Belirlenmci eğitim kullanılırken kullanılacak rastgele tohum.

randomSeed?: number

Özellik Değeri

ImageModelSettings.randomSeed'tenmiras alınmıştır

Öğrenme hızı zamanlayıcı 'step' olduğunda gama değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.

stepLRGamma?: number

Özellik Değeri

ImageModelSettings.stepLRGamma'danmiras alınmıştır

Öğrenme hızı zamanlayıcısı 'step' olduğunda adım boyutu değeri. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.

stepLRStepSize?: number

Özellik Değeri

ImageModelSettings.stepLRStepSize üzerinden miras alınmıştır

Eğitim veri kümesi boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.

trainingBatchSize?: number

Özellik Değeri

ImageModelSettings.trainingBatchSize'denmiras alınmıştır

Doğrulama toplu iş boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.

validationBatchSize?: number

Özellik Değeri

ImageModelSettings.validationBatchSize'denmiras alınmıştır

Öğrenme hızı zamanlayıcısı 'warmup_cosine' olduğunda kosinüs döngüsünün değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.

warmupCosineLRCycles?: number

Özellik Değeri

ImageModelSettings.warmupCosineLRCycles'tenmiras alınmıştır

Öğrenme hızı zamanlayıcısı 'warmup_cosine' olduğunda ısınma dönemlerinin değeri. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.

warmupCosineLRWarmupEpochs?: number

Özellik Değeri

ImageModelSettings.warmupCosineLRWarmupEpochs'danmiras alınmıştır.

İyileştirici 'sgd', 'adam' veya 'adamw' olduğunda kilo bozulmasının değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.

weightDecay?: number

Özellik Değeri

ImageModelSettings.weightDecay'denmiras alınmıştır