GlobalContrastNormalizingEstimator Klasse
Definition
Wichtig
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Normalisiert (Skalen) Vektoren in der Eingabespalte, die die globale Kontrastnormalisierung anwendet.
public sealed class GlobalContrastNormalizingEstimator : Microsoft.ML.Transforms.LpNormNormalizingEstimatorBasetype GlobalContrastNormalizingEstimator = class
inherit LpNormNormalizingEstimatorBasePublic NotInheritable Class GlobalContrastNormalizingEstimator
Inherits LpNormNormalizingEstimatorBase- Vererbung
-
GlobalContrastNormalizingEstimator
Hinweise
Schätzeigenschaften
| Muss dieser Schätzer die Daten untersuchen, um seine Parameter zu trainieren? | No |
| Eingabespaltendatentyp | Vektor von Single |
| Ausgabespaltendatentyp | Vektor von Single |
| Exportierbar in ONNX | Yes |
Die resultierenden LpNormNormalizingTransformer Normalisierungsvektoren in der Eingabespalte werden einzeln normalisiert und durch Anwenden der globalen Kontrastnormalisierung neu skaliert. Die Transformation führt den folgenden Vorgang für jeden Eingabevektor $x$: $y = \frac{s * x - \mu(x)}{L(x)}$. Wenn $s$ ein Vom Benutzer bereitgestellter Skalierungsfaktor ist, ist $\mu(x)$ der Mittelwert 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 GlobalContrastNormalizingEstimator beim Initialisieren angegeben werden.
Im Abschnitt "Siehe auch" finden Sie Links zu Verwendungsbeispielen.
Methoden
| Name | Beschreibung |
|---|---|
| Fit(IDataView) |
Normalisiert (Skalen) Vektoren in der Eingabespalte, die die globale Kontrastnormalisierung anwendet. (Geerbt von TrivialEstimator<TTransformer>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
Gibt das SchemaShape Schema zurück, das vom Transformator erzeugt wird. Wird für die Schemaverteilung und Überprüfung in einer Pipeline verwendet. (Geerbt von LpNormNormalizingEstimatorBase) |
Erweiterungsmethoden
| Name | Beschreibung |
|---|---|
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Fügen Sie einen "Zwischenspeicherungsprüfpunkt" an die Schätzkette an. Dadurch wird sichergestellt, dass die nachgeschalteten Schätzer anhand zwischengespeicherter Daten trainiert werden. Es ist hilfreich, einen Zwischenspeicherprüfpunkt vor Trainern zu haben, die mehrere Datendurchläufe übernehmen. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Geben Sie bei einer Schätzung ein Wrapping-Objekt zurück, das eine Stellvertretung aufruft, sobald Fit(IDataView) sie aufgerufen wird. Es ist häufig wichtig, dass ein Schätzer Informationen zu dem, was passt, zurückgeben, weshalb die Fit(IDataView) Methode ein speziell typiertes Objekt und nicht nur ein allgemeines ITransformerObjekt zurückgibt. IEstimator<TTransformer> Gleichzeitig werden jedoch oft in Pipelines mit vielen Objekten gebildet, daher müssen wir möglicherweise eine Kette von Schätzern bauen, über EstimatorChain<TLastTransformer> die der Schätzer, für den wir den Transformator erhalten wollen, irgendwo in dieser Kette begraben wird. Für dieses Szenario können wir über diese Methode einen Delegat anfügen, der aufgerufen wird, sobald "Fit" aufgerufen wird. |