Épocas de treinamento 

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

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

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

  • Cria uma instância extraindo amostras 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 ordem das amostras. Será armazenado em self , portanto se for apenas pseudoaleatório e tiver semântica de valor, a sequência de épocas é determinística e não depende 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 em sequência.

    Declaração 

    public func next() -> Element?
Disponível onde `Entropy` == `SystemRandomNumberGenerator`

  • Cria uma instância extraindo amostras de samples em lotes de tamanho batchSize .

    Declaração 

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