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| Since | 20.5 |
概要 ¶
これは、特定の種類の回帰問題を解くことができる汎用MLトレーニングノードです。
ML Train Regression TOPとは対照的に、このノードは、完全に汎用的なニューラルネットワークをトレーニングするのではなく、より特化したモデルを使用します。
詳細は、
ML Regression Kernel SOPを参照してください。
パラメータ ¶
Weight Decay
このノードでトレーニングされたモデルは、二次損失を最小化します。 Weight Decayは、この損失項の構成要素であるウェイトの二乗和(バイアスパラメータを除く)をスケールする係数です。 Weight Decayを上げると、モデルの汎化(Generalization)を向上させることができますが、例題ターゲットへの適合度が低下してしまいます。 また、トレーニングが困難なケースにおいて、このパラメータの値を上げることで、より安定した解が得られる可能性があります。
Error Threshold
これは、解の精度が不十分なケースを検出するために使用される相対誤差閾値です。 計算されたモデルの誤差がこの閾値を超えた場合、このノードはエラーを表示します。 この閾値は、超過時にエラーを生成すること以外は実際には何もしません。 これは、正確なモデルが計算できない場合に予期せぬ結果が生じるのを防ぐためのものです。
Kernel Type
これは、モデルが基づくカーネル関数の種類を決定します。 カーネルは、入力コンポーネントの各ペアを値にマッピングします。
Gaussian
2つの入力の距離の二乗をスケールおよび符号反転した後の指数関数。
Polynomial
2つの入力の内積を求めて、そこに定数を加算した後に、その結果を指定した次数で累乗します。
Sigmoid
2つの入力の内積を求めて、そこに定数を乗算して、さらに別の定数を加算してから、ハイパボリックタンジェントを適用します。
Width
Gaussian用ですが、説明がありません。
Polynomial Offset
Polynomial用ですが、説明がありません。
Polynomial Offset
Polynomial用ですが、説明がありません。
Sigmoid Scale
Sigmoid用ですが、説明がありません。
Sigmoid Offset
Sigmoid用ですが、説明がありません。
Use Pip Cache
有効にすると、pipは、パッケージを毎回ダウンロードするのではなく、ローカルシステム上にキャッシュされたパッケージの使用を試みるようになります。 これによって、異なる仮想環境で同じPythonパッケージを繰り返しインストールする際のインストール時間を短縮することができます。
Environment Path
このノードの内部トレーニングスクリプトが実行されるPython仮想環境のパス。
TOP Scheduler Override
このパラメータは、このノードのTOPスケジューラを上書きします。
Schedule When
有効にすると、このパラメータを使用して、このノードのどのワークアイテムをスケジュールに組むのかを決めるエクスプレッションを指定することができます。 そのエクスプレッションが指定されたワークアイテムに対して0を返すと、そのワークアイテムはスケジューラに組まれずに、即座にクック済みとしてマークされます。 そのエクスプレッションが0以外の値を返すと、そのワークアイテムは従来どおりにスケジュールに組まれます。
Work Item Label
このノードがワークアイテムにどのようにラベルを付けるのかを決めます。 このパラメータによって、固有でないラベル文字列をワークアイテムに割り当てることができ、そのラベルを使用してアトリビュートパネル、タスクバー、スケジューラジョブ名のワークアイテムを区別することができます。
Use Default Label
このノード内のワークアイテムは、TOPネットワークからデフォルトのラベルを使用します。 デフォルトが設定されていない場合は、それらのワークアイテムにはラベルは付きません。
Inherit From Upstream Item
ワークアイテムは親ワークアイテムのラベルを継承します。
Custom Expression
ワークアイテム毎に評価される Label Expression カスタムエクスプレッションをワークアイテムのラベルに設定します。
Node Defines Label
ワークアイテムのラベルをこのノードの内部ロジックで定義します。
Label Expression
有効にすると、このパラメータを使用して、このノードで作成されたワークアイテムに独自のラベルを指定することができます。
このパラメータには、ワークアイテムアトリビュートの参照またはビルトインのプロパティを含めたエクスプレッションを使用することができます。
例えば、$OS: @pdg_frameは、フレーム値に基づいて各ワークアイテムのラベルを設定します。
Work Item Priority
このパラメータは、現行スケジューラがこのノード内のワークアイテムの優先度を設定する方法を決めます。
Inherit From Upstream Item
ワークアイテムは、親ワークアイテムの優先度を継承します。ワークアイテムに親ワークアイテムがなければ、その優先度は0に設定されます。
Custom Expression
ワークアイテムの優先度は、 Priority Expression の値に設定されます。
Node Defines Priority
ワークアイテムの優先度は、このノード自身の内部優先度計算に基づいて設定されます。
このオプションは、
Python Processor TOP, 
ROP Fetch TOP, ROP Output TOPのノードでのみ利用可能です。
これらのノードは、各自のノードロジックで実装された優先度設定スキームを定義しています。
Priority Expression
このパラメータには、ワークアイテムの優先度を設定するためのエクスプレッションを指定します。 このエクスプレッションは、ノード内のワークアイム毎に評価されます。
このパラメータは、 Work Item Priority が Custom Expression に設定されている場合にのみ利用可能です。
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