การฝึกอบรมยุค 

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

การรวบรวมตัวอย่างเป็นชุดที่ไม่มีที่สิ้นสุดซึ่งเหมาะสำหรับการฝึกอบรม DNN เมื่อตัวอย่างมีความสม่ำเสมอ

ชุดงานในแต่ละยุคทั้งหมดมีขนาดเท่ากันทุกประการ

  • สร้างตัวอย่างการวาดอินสแตนซ์จาก samples เป็นแบทช์ขนาด batchSize

    คำประกาศ 

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

    พารามิเตอร์

    entropy

    แหล่งที่มาของการสุ่มที่ใช้ในการสุ่มลำดับตัวอย่าง มันจะถูกเก็บไว้ใน self ดังนั้นหากเป็นเพียงการสุ่มเทียมและมีความหมายเชิงคุณค่า ลำดับของยุคจะถูกกำหนดและไม่ขึ้นอยู่กับการดำเนินการอื่น

  • ประเภทของแต่ละยุคสมัย เป็นกลุ่มตัวอย่าง

    คำประกาศ 

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

  • ส่งกลับยุคถัดไปตามลำดับ

    คำประกาศ 

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

  • สร้างตัวอย่างการวาดอินสแตนซ์จาก samples เป็นแบทช์ขนาด batchSize

    คำประกาศ 

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