genel sınıf Ftrl
FTRL algoritmasını uygulayan optimizer.
Bu sürüm hem çevrimiçi L2'yi (aşağıdaki makalede verilen L2 cezası) hem de büzülme tipi L2'yi (kayıp fonksiyonuna L2 cezasının eklenmesidir) destekler.
Ayrıca bakınız
Sabitler
| Sicim | AKÜMÜLATÖR | |
| batmadan yüzmek | INITIAL_ACCUMULATOR_VALUE_DEFAULT | |
| batmadan yüzmek | L1STRENGTH_DEFAULT | |
| batmadan yüzmek | L2STRENGTH_DEFAULT | |
| batmadan yüzmek | L2_SHRINKAGE_REGULARIZATION_STRENGTH_DEFAULT | |
| batmadan yüzmek | LEARNING_RATE_DEFAULT | |
| batmadan yüzmek | LEARNING_RATE_POWER_DEFAULT | |
| Sicim | DOĞRUSAL_AKÜMÜLATÖR |
Devralınan Sabitler
Kamu İnşaatçıları
Genel Yöntemler
| Sicim | getOptimizerName () Optimize edicinin Adını alın. |
Kalıtsal Yöntemler
Sabitler
genel statik final Dize AKÜMÜLATÖRÜ
Sabit Değer: "gradient_accumulator"
genel statik son kayan nokta INITIAL_ACCUMULATOR_VALUE_DEFAULT
Sabit Değer: 0,1
genel statik son kayan nokta L1STRENGTH_DEFAULT
Sabit Değer: 0,0
genel statik son kayan nokta L2STRENGTH_DEFAULT
Sabit Değer: 0,0
genel statik son kayan nokta L2_SHRINKAGE_REGULARIZATION_STRENGTH_DEFAULT
Sabit Değer: 0,0
genel statik son kayan nokta LEARNING_RATE_DEFAULT
Sabit Değer: 0,001
genel statik son kayan nokta LEARNING_RATE_POWER_DEFAULT
Sabit Değer: -0,5
genel statik son Dize LINEAR_ACCUMULATOR
Sabit Değer: "linear_accumulator"
Kamu İnşaatçıları
genel Ftrl ( Grafik grafiği)
Bir Ftrl Optimize Edici oluşturur
Parametreler
| grafik | TensorFlow Grafiği |
|---|
public Ftrl ( Grafik grafiği, Dize adı)
Bir Ftrl Optimize Edici oluşturur
Parametreler
| grafik | TensorFlow Grafiği |
|---|---|
| isim | bu Optimize Edicinin adı |
genel Ftrl ( Grafik grafiği, kayan öğrenme Hızı)
Bir Ftrl Optimize Edici oluşturur
Parametreler
| grafik | TensorFlow Grafiği |
|---|---|
| öğrenme oranı | öğrenme oranı |
public Ftrl ( Grafik grafiği, Dize adı, kayan öğrenme Hızı)
Bir Ftrl Optimize Edici oluşturur
Parametreler
| grafik | TensorFlow Grafiği |
|---|---|
| isim | bu Optimize Edicinin adı |
| öğrenme oranı | öğrenme oranı |
public Ftrl ( Grafik grafiği, float öğrenmeRate, float öğrenmeRatePower, floatbaşlangıçAccumulatorValue, float l1Strength, float l2Strength, float l2ShrinkageRegularizationStrength)
Bir Ftrl Optimize Edici oluşturur
Parametreler
| grafik | TensorFlow Grafiği |
|---|---|
| öğrenme oranı | öğrenme oranı |
| öğrenmeRatePower | Eğitim sırasında öğrenme oranının nasıl azalacağını kontrol eder. Sabit bir öğrenme oranı için sıfırı kullanın. |
| ilkBiriktiriciDeğeri | Akümülatörler için başlangıç değeri. Yalnızca sıfır veya pozitif değerlere izin verilir. |
| l1Güç | L1 Düzenleme gücü sıfırdan büyük veya sıfıra eşit olmalıdır. |
| l2Güç | L2 Düzenleme gücü sıfırdan büyük veya sıfıra eşit olmalıdır. |
| l2BüzülmeDüzenlileştirmeMukavemet | Bu, yukarıdaki L2'nin bir stabilizasyon cezası olması bakımından yukarıdaki L2'den farklıdır, halbuki bu L2 daralması bir büyüklük cezasıdır. sıfırdan büyük veya sıfıra eşit olmalıdır. |
Atar
| YasadışıTartışmaİstisna | startupAccumulatorValue, l1RegularizationStrength, l2RegularizationStrength veya l2ShrinkageRegularizationStrength 0,0'dan küçükse veya LearningRatePower 0,0'dan büyükse. |
|---|
public Ftrl ( Grafik grafiği, Dize adı, float LearningRate, float LearningRatePower, float startupAccumulatorValue, float l1Strength, float l2Strength, float l2ShrinkageRegularizationStrength)
Bir Ftrl Optimize Edici oluşturur
Parametreler
| grafik | TensorFlow Grafiği |
|---|---|
| isim | bu Optimize Edicinin adı |
| öğrenme oranı | öğrenme oranı |
| öğrenmeRatePower | Eğitim sırasında öğrenme oranının nasıl azalacağını kontrol eder. Sabit bir öğrenme oranı için sıfırı kullanın. |
| ilkBiriktiriciDeğeri | Akümülatörler için başlangıç değeri. Yalnızca sıfır veya pozitif değerlere izin verilir. |
| l1Güç | L1 Düzenleme gücü sıfırdan büyük veya sıfıra eşit olmalıdır. |
| l2Güç | L2 Düzenleme gücü sıfırdan büyük veya sıfıra eşit olmalıdır. |
| l2BüzülmeDüzenlileştirmeMukavemet | Bu, yukarıdaki L2'nin bir stabilizasyon cezası olması bakımından yukarıdaki L2'den farklıdır, halbuki bu L2 daralması bir büyüklük cezasıdır. sıfırdan büyük veya sıfıra eşit olmalıdır. |
Atar
| YasadışıTartışmaİstisna | startupAccumulatorValue, l1RegularizationStrength, l2RegularizationStrength veya l2ShrinkageRegularizationStrength 0,0'dan küçükse veya LearningRatePower 0,0'dan büyükse. |
|---|
Genel Yöntemler
public String getOptimizerName ()
Optimize edicinin Adını alın.
İadeler
- Optimize edici adı.