classe pública Ftrl
Otimizador que implementa o algoritmo FTRL.
Esta versão tem suporte para L2 online (a penalidade L2 fornecida no artigo abaixo) e L2 do tipo encolhimento (que é a adição de uma penalidade L2 à função de perda).
Veja também
Constantes
| Corda | ACUMULADOR | |
| flutuador | INITIAL_ACCUMULATOR_VALUE_DEFAULT | |
| flutuador | L1STRENGTH_DEFAULT | |
| flutuador | L2STRENGTH_DEFAULT | |
| flutuador | L2_SHRINKAGE_REGULARIZATION_STRENGTH_DEFAULT | |
| flutuador | LEARNING_RATE_DEFAULT | |
| flutuador | LEARNING_RATE_POWER_DEFAULT | |
| Corda | LINEAR_ACCUMULATOR |
Constantes herdadas
Construtores Públicos
Métodos Públicos
| Corda | getOptimizerName () Obtenha o nome do otimizador. |
Métodos herdados
Constantes
público estático final String ACCUMULATOR
Valor constante: "gradient_accumulator"
flutuador final estático público INITIAL_ACCUMULATOR_VALUE_DEFAULT
Valor Constante: 0,1
flutuador final estático público L1STRENGTH_DEFAULT
Valor constante: 0,0
flutuador final estático público L2STRENGTH_DEFAULT
Valor constante: 0,0
flutuador final estático público L2_SHRINKAGE_REGULARIZATION_STRENGTH_DEFAULT
Valor constante: 0,0
flutuador final estático público LEARNING_RATE_DEFAULT
Valor Constante: 0,001
flutuador final estático público LEARNING_RATE_POWER_DEFAULT
Valor Constante: -0,5
String final estática pública LINEAR_ACCUMULATOR
Valor constante: "linear_accumulator"
Construtores Públicos
public Ftrl (gráfico gráfico , nome da string)
Cria um otimizador Ftrl
Parâmetros
| gráfico | o gráfico do TensorFlow |
|---|---|
| nome | o nome deste otimizador |
public Ftrl (gráfico gráfico , float learningRate)
Cria um otimizador Ftrl
Parâmetros
| gráfico | o gráfico do TensorFlow |
|---|---|
| taxa de Aprendizagem | a taxa de aprendizagem |
public Ftrl (gráfico gráfico , nome da string, float learningRate)
Cria um otimizador Ftrl
Parâmetros
| gráfico | o gráfico do TensorFlow |
|---|---|
| nome | o nome deste otimizador |
| taxa de Aprendizagem | a taxa de aprendizagem |
public Ftrl (gráfico gráfico , float learningRate, float learningRatePower, float inicialAccumulatorValue, float l1Strength, float l2Strength, float l2ShrinkageRegularizationStrength)
Cria um otimizador Ftrl
Parâmetros
| gráfico | o gráfico do TensorFlow |
|---|---|
| taxa de Aprendizagem | a taxa de aprendizagem |
| taxa de aprendizagemPower | Controla como a taxa de aprendizagem diminui durante o treinamento. Use zero para uma taxa de aprendizagem fixa. |
| valoracumuladorinicial | O valor inicial para acumuladores. Somente valores zero ou positivos são permitidos. |
| l1Força | a força da regularização L1 deve ser maior ou igual a zero. |
| l2Força | a força da regularização L2 deve ser maior ou igual a zero. |
| l2EncolhimentoRegularizaçãoForça | Isto difere de L2 acima porque o L2 acima é uma penalidade de estabilização, enquanto este encolhimento L2 é uma penalidade de magnitude. deve ser maior ou igual a zero. |
Lança
| Exceção de argumento ilegal | se inicialAccumulatorValue, l1RegularizationStrength, l2RegularizationStrength ou l2ShrinkageRegularizationStrength forem menores que 0,0 ou learningRatePower for maior que 0,0. |
|---|
public Ftrl (gráfico gráfico , nome da string, float learningRate, float learningRatePower, float inicialAccumulatorValue, float l1Strength, float l2Strength, float l2ShrinkageRegularizationStrength)
Cria um otimizador Ftrl
Parâmetros
| gráfico | o gráfico do TensorFlow |
|---|---|
| nome | o nome deste otimizador |
| taxa de Aprendizagem | a taxa de aprendizagem |
| taxa de aprendizagemPower | Controla como a taxa de aprendizagem diminui durante o treinamento. Use zero para uma taxa de aprendizagem fixa. |
| valoracumuladorinicial | O valor inicial para acumuladores. Somente valores zero ou positivos são permitidos. |
| l1Força | a força da regularização L1 deve ser maior ou igual a zero. |
| l2Força | a força da regularização L2 deve ser maior ou igual a zero. |
| l2EncolhimentoRegularizaçãoForça | Isto difere de L2 acima porque o L2 acima é uma penalidade de estabilização, enquanto este encolhimento L2 é uma penalidade de magnitude. deve ser maior ou igual a zero. |
Lança
| Exceção de argumento ilegal | se inicialAccumulatorValue, l1RegularizationStrength, l2RegularizationStrength ou l2ShrinkageRegularizationStrength forem menores que 0,0 ou learningRatePower for maior que 0,0. |
|---|
Métodos Públicos
String pública getOptimizerName ()
Obtenha o nome do otimizador.
Devoluções
- O nome do otimizador.