FormazioneEpoche

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

Una sequenza infinita di raccolte di campioni batch adatte all'addestramento di una DNN quando i campioni sono uniformi.

I lotti di ciascuna epoca hanno tutti esattamente la stessa dimensione.

  • Crea un'istanza disegnando campioni da samples in batch di dimensioni batchSize .

    Dichiarazione

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

    Parametri

    entropy

    una fonte di casualità utilizzata per mescolare l'ordinamento dei campioni. Verrà archiviato in self , quindi se è solo pseudocasuale e ha una semantica di valore, la sequenza delle epoche è deterministica e non dipende da altre operazioni.

  • Il tipo di ogni epoca, una raccolta di lotti di campioni.

    Dichiarazione

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

  • Restituisce l'epoca successiva in sequenza.

    Dichiarazione

    public func next() -> Element?
Disponibile dove `Entropia` == `SystemRandomNumberGenerator`

  • Crea un'istanza disegnando campioni da samples in batch di dimensioni batchSize .

    Dichiarazione

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