GlobalContrastNormalizingEstimator Classe
Definizione
Importante
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Normalizza i vettori (scale) nella colonna di input che applicano la normalizzazione del contrasto globale.
public sealed class GlobalContrastNormalizingEstimator : Microsoft.ML.Transforms.LpNormNormalizingEstimatorBasetype GlobalContrastNormalizingEstimator = class
inherit LpNormNormalizingEstimatorBasePublic NotInheritable Class GlobalContrastNormalizingEstimator
Inherits LpNormNormalizingEstimatorBase- Ereditarietà
-
GlobalContrastNormalizingEstimator
Commenti
Caratteristiche dello strumento di stima
| Questo stimatore deve esaminare i dati per eseguire il training dei relativi parametri? | No |
| Tipo di dati della colonna di input | Vettore di Single |
| Tipo di dati della colonna di output | Vettore di Single |
| Esportabile in ONNX | Sì |
I vettori risultanti LpNormNormalizingTransformer vengono normalizzati singolarmente nella colonna di input, ridimensionandoli applicando la normalizzazione del contrasto globale. La trasformazione esegue l'operazione seguente in ogni vettore di input $x$: $y = \frac{s * x - \mu(x)}{L(x)}$. Dove $s$ è un fattore di ridimensionamento fornito dall'utente, $\mu(x)$ è la media degli elementi del vettore $x$e $L(x)$ è la norma $L_2$ o la deviazione standard degli elementi del vettore $x$. Queste impostazioni possono essere specificate dall'utente quando viene GlobalContrastNormalizingEstimator inizializzato.
Controllare la sezione Vedere anche i collegamenti agli esempi di utilizzo.
Metodi
| Fit(IDataView) |
Normalizza i vettori (scale) nella colonna di input che applicano la normalizzazione del contrasto globale. (Ereditato da TrivialEstimator<TTransformer>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
Restituisce l'oggetto SchemaShape dello schema che verrà prodotto dal trasformatore. Usato per la propagazione e la verifica dello schema in una pipeline. (Ereditato da LpNormNormalizingEstimatorBase) |
Metodi di estensione
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Aggiungere un "checkpoint di memorizzazione nella cache" alla catena di stima. Ciò garantisce che gli estimatori downstream vengano sottoposti a training sui dati memorizzati nella cache. È utile avere un checkpoint di memorizzazione nella cache prima dei training che accettano più passaggi di dati. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Dato un stimatore, restituire un oggetto wrapping che chiamerà un delegato una volta Fit(IDataView) chiamato. Spesso è importante che un stimatore restituisca informazioni su ciò che è stato adatto, che è il motivo per cui il Fit(IDataView) metodo restituisce un oggetto tipizzato in modo specifico, anziché solo un oggetto generale ITransformer. Tuttavia, allo stesso tempo, IEstimator<TTransformer> sono spesso formati in pipeline con molti oggetti, quindi potrebbe essere necessario creare una catena di stima tramite EstimatorChain<TLastTransformer> dove lo stimatore per cui si vuole ottenere il trasformatore è sepolto da qualche parte in questa catena. Per questo scenario, è possibile collegare questo metodo a un delegato che verrà chiamato una volta chiamato fit. |