훈련시대 

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

샘플이 균일할 때 DNN을 교육하는 데 적합한 배치 샘플 컬렉션의 무한 시퀀스입니다.

각 시대의 배치는 모두 정확히 동일한 크기를 갖습니다.

  • samples 의 샘플을 batchSize 크기의 배치로 그리는 인스턴스를 만듭니다.

    선언 

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

    매개변수

    entropy

    샘플 순서를 섞는 데 사용되는 무작위성의 소스입니다. self 에 저장되므로 의사 난수일 뿐이고 값 의미 체계가 있는 경우 시대의 순서는 결정적이며 다른 작업에 종속되지 않습니다.

  • 각 시대의 유형, 샘플 배치 모음입니다.

    선언 

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

  • 다음 에포크를 순서대로 반환합니다.

    선언 

    public func next() -> Element?
`Entropy` == `SystemRandomNumberGenerator`에서 사용 가능

  • samples 에서 batchSize 크기의 배치로 샘플을 그리는 인스턴스를 만듭니다.

    선언 

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