Épocas de treinamento não uniformes

public final class NonuniformTrainingEpochs<
  Samples: Collection,
  Entropy: RandomNumberGenerator
>: Sequence, IteratorProtocol

Uma sequência infinita de coleções de lotes de amostras adequadas para treinar uma DNN quando as amostras não são dimensionadas uniformemente.

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 seja o tamanho máximo de todas as amostras usadas na época.

• init(amostras:batchSize:entropy:batchesPerSort:areInAscendingSizeOrder:)
  Cria uma instância extraindo amostras de samples em lotes de tamanho batchSize .

  Declaração

  public init(
    samples: Samples,
    batchSize: Int,
    entropy: Entropy,
    batchesPerSort: Int? = nil,
    areInAscendingSizeOrder:
      @escaping (Samples.Element, Samples.Element) -> Bool
  )

  Parâmetros

  entropy	uma fonte de aleatoriedade usada para embaralhar a ordem das amostras. Será armazenado em self , portanto se for apenas pseudoaleatório e tiver semântica de valor, a sequência de épocas é determinística e não depende de outras operações.
  batchesPerSort	o número de lotes nos quais agrupar tamanhos de amostra de forma 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 ruins. Escolher um valor muito baixo reduzirá a similaridade de tamanhos em um determinado lote, levando à ineficiência.
  areInAscendingSizeOrder	um predicado que retorna true se o tamanho do primeiro parâmetro for menor que o do segundo.

• Elemento
  O tipo de cada época, uma coleção de lotes de amostras.

  Declaração

  public typealias Element = Slices<
    Sampling<Samples, Array<Samples.Index>.SubSequence>
  >

• próximo()
  Retorna a próxima época em sequência.

  Declaração

  public func next() -> Element?

Disponível onde `Entropy` == `SystemRandomNumberGenerator`

• init(amostras:batchSize:batchesPerSort:areInAscendingSizeOrder:)
  Cria uma instância extraindo amostras de samples em lotes de tamanho batchSize .

  Declaração

  public convenience init(
    samples: Samples,
    batchSize: Int,
    batchesPerSort: Int? = nil,
    areInAscendingSizeOrder:
      @escaping (Samples.Element, Samples.Element) -> Bool
  )

  Parâmetros

  batchesPerSort

  o número de lotes nos quais agrupar tamanhos de amostra de forma 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 ruins. Escolher um valor muito baixo reduzirá a similaridade de tamanhos em um determinado lote, levando à ineficiência.

  areInAscendingSizeOrder

  um predicado que retorna true se o tamanho do primeiro parâmetro for menor que o do segundo.