การฝึกอบรมยุค

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

การรวบรวมตัวอย่างเป็นชุดที่ไม่มีที่สิ้นสุดซึ่งเหมาะสำหรับการฝึกอบรม DNN เมื่อตัวอย่างมีความสม่ำเสมอ

ชุดงานในแต่ละยุคทั้งหมดมีขนาดเท่ากันทุกประการ

• init(ตัวอย่าง:batchSize:เอนโทรปี:)
  สร้างตัวอย่างการวาดอินสแตนซ์จาก samples เป็นแบทช์ขนาด batchSize

  คำประกาศ

  public init(
    samples: Samples,
    batchSize: Int,
    entropy: Entropy
  )

  พารามิเตอร์

  entropy

  แหล่งที่มาของการสุ่มที่ใช้ในการสุ่มลำดับตัวอย่าง มันจะถูกเก็บไว้ใน self ดังนั้นหากเป็นเพียงการสุ่มเทียมและมีความหมายเชิงคุณค่า ลำดับของยุคจะถูกกำหนดและไม่ขึ้นอยู่กับการดำเนินการอื่น

• องค์ประกอบ
  ประเภทของแต่ละยุคสมัย เป็นกลุ่มตัวอย่าง

  คำประกาศ

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

• ต่อไป()
  ส่งกลับยุคถัดไปตามลำดับ

  คำประกาศ

  public func next() -> Element?

พร้อมใช้งานโดยที่ `Entropy` == `SystemRandomNumberGenerator`

• init(ตัวอย่าง:batchSize:)
  สร้างตัวอย่างการวาดอินสแตนซ์จาก samples เป็นแบทช์ขนาด batchSize

  คำประกาศ

  public convenience init(
    samples: Samples,
    batchSize: Int
  )