GlobalContrastNormalizingEstimator Klasse
Definition
Wichtig
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Normalisiert (Skalen) Vektoren in der Eingabespalte, die die globale Kontrast normalisierung anwendet.
public sealed class GlobalContrastNormalizingEstimator : Microsoft.ML.Transforms.LpNormNormalizingEstimatorBasetype GlobalContrastNormalizingEstimator = class
inherit LpNormNormalizingEstimatorBasePublic NotInheritable Class GlobalContrastNormalizingEstimator
Inherits LpNormNormalizingEstimatorBase- Vererbung
-
GlobalContrastNormalizingEstimator
Hinweise
Stimatoreigenschaften
| Muss diese Schätzung die Daten untersuchen, um seine Parameter zu trainieren? | No |
| Eingabespaltendatentyp | Vektor von Single |
| Ausgabespaltendatentyp | Vektor von Single |
| Exportierbar in ONNX | Yes |
Die resultierende LpNormNormalizingTransformer Normalisierung normalisiert Vektoren in der Eingabespalte einzeln, indem sie die globale Kontrast normalisierung anwenden. Die Transformation führt den folgenden Vorgang für jeden Eingabevektor $x$: $y = \frac{s * x - \mu(x)}{L(x)}$. Wenn $s$ ein benutzer bereitgestellter Skalierungsfaktor ist, ist $\mu(x)$ das Mittel der Elemente des Vektors $x$, und $L(x)$ ist die $L_2$-Norm oder die Standardabweichung der Elemente des Vektors $x$. Diese Einstellungen können vom Benutzer angegeben werden, wenn die GlobalContrastNormalizingEstimator Initialisierung erfolgt.
Überprüfen Sie den Abschnitt "Siehe auch", um Links zu Verwendungsbeispielen zu finden.
Methoden
| Fit(IDataView) |
Normalisiert (Skalen) Vektoren in der Eingabespalte, die die globale Kontrast normalisierung anwendet. (Geerbt von TrivialEstimator<TTransformer>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
Gibt das SchemaShape Schema zurück, das vom Transformator erzeugt wird. Wird für die Schemavermehrung und Überprüfung in einer Pipeline verwendet. (Geerbt von LpNormNormalizingEstimatorBase) |
Erweiterungsmethoden
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Fügen Sie einen "Zwischenspeicherpunkt" an die Stimatorkette an. Dadurch wird sichergestellt, dass die nachgelagerten Stimatoren gegen zwischengespeicherte Daten trainiert werden. Es ist hilfreich, einen Cache-Prüfpunkt zu haben, bevor Trainer, die mehrere Daten übergeben. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Geben Sie aufgrund einer Schätzung ein Umbruchobjekt zurück, das einen Stellvertretung aufruft, sobald Fit(IDataView) er aufgerufen wird. Es ist oft wichtig, dass eine Schätzung Informationen zu dem zurückgibt, was passt, weshalb die Fit(IDataView) Methode ein spezifisches typiertes Objekt zurückgibt, anstatt nur ein allgemeines ITransformer. Gleichzeitig IEstimator<TTransformer> werden jedoch oft Pipelines mit vielen Objekten gebildet, sodass wir möglicherweise eine Kette von EstimatorChain<TLastTransformer> Schätzern erstellen müssen, über die der Schätzer, für den wir den Transformator erhalten möchten, irgendwo in dieser Kette begraben wird. Für dieses Szenario können wir über diese Methode eine Stellvertretung anfügen, die einmal aufgerufen wird, wenn die Anpassung aufgerufen wird. |