klasa publiczna Ftrl
Optymalizator implementujący algorytm FTRL.
Ta wersja obsługuje zarówno L2 online (kara L2 podana w artykule poniżej), jak i L2 typu skurczowego (co stanowi dodanie kary L2 do funkcji straty).
Zobacz też
Stałe
| Strunowy | AKUMULATOR | |
| platforma | INITIAL_ACCUMULATOR_VALUE_DEFAULT | |
| platforma | L1STRENGTH_DEFAULT | |
| platforma | L2STRENGTH_DEFAULT | |
| platforma | L2_SHRINKAGE_REGULARIZATION_STRENGTH_DEFAULT | |
| platforma | LEARNING_RATE_DEFAULT | |
| platforma | LEARNING_RATE_POWER_DEFAULT | |
| Strunowy | LINIOWY_AKUMULATOR |
Dziedziczone stałe
Konstruktorzy publiczni
Metody publiczne
| Strunowy | getOptimizerName () Uzyskaj nazwę optymalizatora. |
Metody dziedziczone
Stałe
publiczny statyczny końcowy akumulator AKUMULATORA
Wartość stała: „gradient_akumulator”
publiczny statyczny końcowy float INITIAL_ACCUMULATOR_VALUE_DEFAULT
Wartość stała: 0,1
publiczny statyczny końcowy float L1STRENGTH_DEFAULT
Wartość stała: 0,0
publiczny statyczny końcowy float L2STRENGTH_DEFAULT
Wartość stała: 0,0
publiczny statyczny końcowy float L2_SHRINKAGE_REGULARIZATION_STRENGTH_DEFAULT
Wartość stała: 0,0
publiczny statyczny końcowy float LEARNING_RATE_DEFAULT
Wartość stała: 0,001
publiczny statyczny końcowy float LEARNING_RATE_POWER_DEFAULT
Wartość stała: -0,5
publiczny statyczny końcowy ciąg LINEAR_ACCUMULATOR
Wartość stała: „akumulator liniowy”
Konstruktorzy publiczni
public Ftrl (wykres graficzny , nazwa ciągu)
Tworzy optymalizator Ftrl
Parametry
| wykres | wykres TensorFlow |
|---|---|
| nazwa | nazwa tego Optymalizatora |
public Ftrl (wykres wykresu , float learningRate)
Tworzy optymalizator Ftrl
Parametry
| wykres | wykres TensorFlow |
|---|---|
| Szybkość uczenia się | tempo uczenia się |
public Ftrl (wykres wykresu , nazwa ciągu, współczynnik uczenia się typu float)
Tworzy optymalizator Ftrl
Parametry
| wykres | wykres TensorFlow |
|---|---|
| nazwa | nazwa tego Optymalizatora |
| Szybkość uczenia się | tempo uczenia się |
public Ftrl ( Wykres wykresu , float learningRate, float learningRatePower, float originAccumulatorValue, float l1Strength, float l2Strength, float l2ShrinkageRegularizationStrength)
Tworzy optymalizator Ftrl
Parametry
| wykres | wykres TensorFlow |
|---|---|
| Szybkość uczenia się | tempo uczenia się |
| naukaRatePower | Kontroluje spadek tempa uczenia się podczas treningu. Użyj zera, aby uzyskać stałą szybkość uczenia się. |
| początkowa wartość akumulatora | Wartość początkowa dla akumulatorów. Dozwolone są tylko wartości zerowe lub dodatnie. |
| l1Siła | siła regularyzacji L1 musi być większa lub równa zeru. |
| l2Siła | siła regularyzacji L2 musi być większa lub równa zeru. |
| l2SkurczRegularyzacjaSiła | Różni się to od powyższego L2 tym, że powyższe L2 jest karą za stabilizację, podczas gdy skurcz L2 jest karą wielkości. musi być większa lub równa zero. |
Rzuca
| Wyjątek IllegalArgument | jeśli wartości początkoweAccumulatorValue, l1RegularizationStrength, l2RegularizationStrength lub l2ShrinkageRegularizationStrength są mniejsze niż 0,0 lub LearningRatePower jest większe niż 0,0. |
|---|
public Ftrl (wykres wykresu , nazwa ciągu, float learningRate, float learningRatePower, float początkowaAccumulatorValue, float l1Strength, float l2Strength, float l2ShrinkageRegularizationStrength)
Tworzy optymalizator Ftrl
Parametry
| wykres | wykres TensorFlow |
|---|---|
| nazwa | nazwa tego Optymalizatora |
| Szybkość uczenia się | tempo uczenia się |
| naukaRatePower | Kontroluje spadek tempa uczenia się podczas treningu. Użyj zera, aby uzyskać stałą szybkość uczenia się. |
| początkowa wartość akumulatora | Wartość początkowa dla akumulatorów. Dozwolone są tylko wartości zerowe lub dodatnie. |
| l1Siła | siła regularyzacji L1 musi być większa lub równa zeru. |
| l2Siła | siła regularyzacji L2 musi być większa lub równa zeru. |
| l2SkurczRegularyzacjaSiła | Różni się to od powyższego L2 tym, że powyższe L2 jest karą za stabilizację, podczas gdy skurcz L2 jest karą wielkości. musi być większa lub równa zero. |
Rzuca
| Wyjątek IllegalArgument | jeśli wartości początkoweAccumulatorValue, l1RegularizationStrength, l2RegularizationStrength lub l2ShrinkageRegularizationStrength są mniejsze niż 0,0 lub LearningRatePower jest większe niż 0,0. |
|---|
Metody publiczne
public String getOptimizerName ()
Uzyskaj nazwę optymalizatora.
Zwroty
- Nazwa optymalizatora.