TrainingEpochs

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

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

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

  • Cria uma instância a tiragem de amostras a partir 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 ordenação de amostras. Ele será armazenado em self , por isso, se é apenas pseudo-aleatórios e tem semântica de valor, a seqüência de épocas é determinstic e não dependente de outras operações.

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

    Declaração

    public typealias Element = Slices<
      Sampling<Samples, Array<Samples.Index>.SubSequence>
    >
  • Retorna a próxima época na sequência.

    Declaração

    public func next() -> Element?

Disponível onde `Entropy` ==` SystemRandomNumberGenerator`

  • Cria uma instância a tiragem de amostras a partir de samples em lotes de tamanho batchSize .

    Declaração

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