Verbose dalam Pembelajaran Mesin

Berkata-kata

Bendera dalam pengaturcaraan yang mengawal tahap output yang dijana semasa pelaksanaan program. Ia menentukan jumlah maklumat yang dipaparkan kepada pengguna, daripada tiada output (mod senyap) kepada log terperinci yang merangkumi kemas kini kemajuan, metrik dan maklumat diagnostik tambahan.

Penggunaan:

• Verbose=0: Tiada output dijana.
• Verbose=1: Output asas ditunjukkan, biasanya termasuk penunjuk kemajuan.
• Verbose=2: Output terperinci disediakan, termasuk metrik komprehensif dan pengelogan tambahan.

Imej

Verbose:0

Verbose:1

Verbose:2

Jadual: Tahap Verbositi Lalai dalam Rangka Kerja Pembelajaran Mesin

Framework	Default Verbosity	Description
Keras/TensorFlow	verbose=1	Basic output with a progress bar.
Scikit-Learn	Typically verbose=0	No verbosity set by default; varies by estimator. Most estimators default to 0.
XGBoost	verbosity=1	Displays warnings and progress information.
LightGBM	verbosity=1	Provides progress information during training.
PyTorch	No direct verbose flag	Logging can be controlled using different logging libraries.

Rangka Kerja

Default Verbosity

Penerangan

Keras/TensorFlow

verbose=1 Keluaran asas dengan bar kemajuan. Scikit-Belajar

Biasanya verbose=0 Tiada verbositi ditetapkan secara lalai; berbeza mengikut penganggar. Kebanyakan penganggar lalai kepada 0. XGBoost

verbosity=1 Memaparkan amaran dan maklumat kemajuan. LightGBM verbosity=1 Menyediakan maklumat kemajuan semasa latihan. PyTorch Tiada bendera kata kerja langsung Pengelogan boleh dikawal menggunakan perpustakaan pengelogan yang berbeza. Bila hendak digunakan: Gunakan verbose=0 untuk operasi senyap, pemprosesan kelompok atau pengeluaran. Gunakan verbose=1 untuk latihan am apabila anda mahukan kemas kini asas. Gunakan verbose=2 apabila anda perlu memantau dengan teliti setiap butiran atau menyahpepijat model.

Atas ialah kandungan terperinci Verbose dalam Pembelajaran Mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!