Épocas de treinamento

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

Uma sequência infinita de coleções de amostras em lote adequadas para treinar uma DNN quando as amostras são uniformes.

Todos os lotes em cada época têm exatamente o mesmo tamanho.

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

  Declaração

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

  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.

• 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:)
  Cria uma instância extraindo amostras de samples em lotes de tamanho batchSize .

  Declaração

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