public final class NonuniformTrainingEpochs<
Samples: Collection,
Entropy: RandomNumberGenerator
>: Sequence, IteratorProtocol
Uma sequência infinita de coleções de lotes de amostras adequadas para treinar um DNN quando as amostras não são uniformemente dimensionadas.
Os lotes em cada época:
- todos têm exatamente o mesmo número de amostras.
- são formados a partir de amostras de tamanho semelhante.
- comece com um lote cujo tamanho máximo de amostra é o tamanho máximo de todas as amostras usadas na época.
Cria uma instância a tiragem de amostras a partir de
samples
em lotes de tamanhobatchSize
.Declaração
Parâmetros
entropy
uma fonte de aleatoriedade usada para embaralhar a ordenação de amostras. Ele será armazenado em
self
, por isso, se é apenas pseudo-aleatórios e tem semântica de valor, a seqüência de épocas é determinstic e não dependente de outras operações.batchesPerSort
o número de lotes através da qual a amostra do grupo tamanhos semelhante, ou
nil
para indicar que a implementação deve escolher um número. Escolher muito alto pode destruir os efeitos do embaralhamento de amostras em muitos esquemas de treinamento, levando a resultados insatisfatórios. Escolher um valor muito baixo reduzirá a similaridade de tamanhos em um determinado lote, levando à ineficiência.areInAscendingSizeOrder
um predicado que retorna
true
sse o tamanho do primeiro parâmetro é menor que a da segunda.Retorna a próxima época na sequência.
Declaração
public func next() -> Element?
Cria uma instância a tiragem de amostras a partir de
samples
em lotes de tamanhobatchSize
.Declaração
Parâmetros
batchesPerSort
o número de lotes através da qual a amostra do grupo tamanhos semelhante, ou
nil
para indicar que a implementação deve escolher um número. Escolher um valor muito alto pode destruir os efeitos do embaralhamento de amostras em muitos esquemas de treinamento, levando a resultados insatisfatórios. Escolher um valor muito baixo reduzirá a similaridade de tamanhos em um determinado lote, levando à ineficiência.areInAscendingSizeOrder
um predicado que retorna
true
sse o tamanho do primeiro parâmetro é menor que a da segunda.