パブリック クラスFtrl
FTRL アルゴリズムを実装するオプティマイザー。
このバージョンでは、オンライン L2 (以下の論文で示されている L2 ペナルティ) と縮小タイプ L2 (損失関数への L2 ペナルティの追加) の両方がサポートされています。
定数
| 弦 | アキュムレータ | |
| 浮く | INITIAL_ACCUMULATOR_VALUE_DEFAULT | |
| 浮く | L1STRENGTH_DEFAULT | |
| 浮く | L2STRENGTH_DEFAULT | |
| 浮く | L2_SHRINKAGE_REGULARIZATION_STRENGTH_DEFAULT | |
| 浮く | 学習_レート_デフォルト | |
| 浮く | LEARNING_RATE_POWER_DEFAULT | |
| 弦 | LINEAR_ACCUMULATOR |
継承された定数
パブリックコンストラクター
パブリックメソッド
| 弦 | getOptimizerName () オプティマイザーの名前を取得します。 |
継承されたメソッド
定数
public static Final String ACCUMULATOR
定数値: "gradient_accumulator"
パブリック静的最終フロートINITIAL_ACCUMULATOR_VALUE_DEFAULT
定数値: 0.1
パブリック静的最終フロートL1STRENGTH_DEFAULT
定数値: 0.0
パブリック静的最終フロートL2STRENGTH_DEFAULT
定数値: 0.0
パブリック静的最終フロートL2_SHRINKAGE_REGULARIZATION_STRENGTH_DEFAULT
定数値: 0.0
パブリック静的最終フロートLEARNING_RATE_DEFAULT
定数値: 0.001
パブリック静的最終フロートLEARNING_RATE_POWER_DEFAULT
定数値: -0.5
パブリック静的最終文字列LINEAR_ACCUMULATOR
定数値: "linear_accumulator"
パブリックコンストラクター
public Ftrl (グラフグラフ、文字列名、float learningRate)
Ftrl オプティマイザーを作成します
パラメーター
| グラフ | TensorFlow グラフ |
|---|---|
| 名前 | このオプティマイザーの名前 |
| 学習率 | 学習率 |
public Ftrl (グラフグラフ、float learningRate、float learningRatePower、floatInitialAccumulatorValue、float l1Strength、float l2Strength、float l2Shrinkage RegularizationStrength)
Ftrl オプティマイザーを作成します
パラメーター
| グラフ | TensorFlow グラフ |
|---|---|
| 学習率 | 学習率 |
| 学習速度電力 | トレーニング中に学習率がどのように低下するかを制御します。固定学習率にはゼロを使用します。 |
| 初期アキュムレータ値 | アキュムレータの開始値。ゼロまたは正の値のみが許可されます。 |
| l1強さ | L1 正則化の強度は 0 以上である必要があります。 |
| l2強さ | L2 正則化の強度は 0 以上である必要があります。 |
| l2収縮正則化強度 | これは、上の L2 が安定化ペナルティであるのに対し、この L2 の縮小は大きさペナルティであるという点で、上の L2 とは異なります。ゼロ以上である必要があります。 |
投げる
| IllegalArgumentException | InitialAccumulatorValue、l1 RegularizationStrength、l2 RegularizationStrength、または l2Shrinkage RegularizationStrength が 0.0 未満であるか、learningRatePower が 0.0 より大きい場合。 |
|---|
public Ftrl (グラフグラフ、文字列名、float learningRate、float learningRatePower、floatInitialAccumulatorValue、float l1Strength、float l2Strength、float l2Shrinkage RegularizationStrength)
Ftrl オプティマイザーを作成します
パラメーター
| グラフ | TensorFlow グラフ |
|---|---|
| 名前 | このオプティマイザーの名前 |
| 学習率 | 学習率 |
| 学習速度電力 | トレーニング中に学習率がどのように低下するかを制御します。固定学習率にはゼロを使用します。 |
| 初期アキュムレータ値 | アキュムレータの開始値。ゼロまたは正の値のみが許可されます。 |
| l1強さ | L1 正則化の強度は 0 以上である必要があります。 |
| l2強さ | L2 正則化の強度は 0 以上である必要があります。 |
| l2収縮正則化強度 | これは、上の L2 が安定化ペナルティであるのに対し、この L2 の縮小は大きさペナルティであるという点で、上の L2 とは異なります。ゼロ以上である必要があります。 |
投げる
| IllegalArgumentException | InitialAccumulatorValue、l1 RegularizationStrength、l2 RegularizationStrength、または l2Shrinkage RegularizationStrength が 0.0 未満であるか、learningRatePower が 0.0 より大きい場合。 |
|---|
パブリックメソッド
public String getOptimizerName ()
オプティマイザーの名前を取得します。
戻り値
- オプティマイザーの名前。