TextClassificationTrainer.TextClassificationOptions Classe

Taxa de desativação após funções de ativação em camadas FFN. Deve estar dentro de [0, 1).

Betas para o otimizador adam.

Otimizador Epsilon para Adam.

Taxa de abandono para pesos de atenção. Deve estar dentro de [0, 1).

Número de exemplos a serem usados para treinamento em minilote.

O limite de recorte de gradientes. Deve estar dentro de [0, +Inf). 0 significa não cortar a norma.

Taxa de descarte para situações gerais. Deve estar dentro de [0, 1).

Se você deve usar a esmissão dinâmica.

Se deve aplicar a normalização de camada antes de cada bloco de codificador.

A taxa de aprendizado final para o agendador de decaimento polinomial.

Se os parâmetros do codificador devem ser congelados.

Se os parâmetros de módulo de transferência devem ser congelados.

O nome da coluna do rótulo.

Se deseja treinar parâmetros de norma de camada.

Taxa de aprendizado para as primeiras épocas N; todas as épocas >N usando LR_N. Observação: isso pode ser interpretado de forma diferente dependendo do agendador.

Pare o treinamento ao atingir esse número de épocas.

Taxa de descarte nas camadas do pooler de modelo de linguagem mascarada. Deve estar dentro de [0, 1).

O nome da coluna Previsão.

O nome da coluna Pontuar.

A primeira coluna de frase.

A segunda coluna de frase.

A taxa de aprendizado inicial para o agendador de decaimento polinomial.

Tipo de tarefa, que está relacionado ao cabeçalho do modelo.

O conjunto de validação usado durante o treinamento para melhorar a qualidade do modelo.

Proporção de etapas de aquecimento para o agendador de decaimento polinomial.

Coefficiency de decadência de peso. Deve estar dentro de [0, +Inf).