공개 최종 클래스 BoostedTreesCenterBias
훈련 데이터(편향)에서 사전을 계산하고 첫 번째 노드를 로짓의 사전으로 채웁니다. 센터링을 계속할지 여부를 나타내는 부울을 반환합니다.
공개 방법
출력 <부울> | 출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다. |
출력 <부울> | 계속센터링 () Bool, 바이어스 센터링을 계속할지 여부입니다. |
정적 BoostedTreesCenterBias |
상속된 메서드
공개 방법
공개 출력 <Boolean> asOutput ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.
public static BoostedTreesCenterBias create ( Scope 범위, Operand <?> treeEnsembleHandle, Operand <Float> 평균 그라데이션, Operand <Float> 평균Hessians, Operand <Float> l1, Operand <Float> l2)
새로운 BoostedTreesCenterBias 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
범위 | 현재 범위 |
---|---|
나무앙상블손잡이 | 트리 앙상블을 처리합니다. |
평균 기울기 | 첫 번째 노드에 대한 기울기 평균을 갖는 모양=[logits_dimension]인 텐서. |
평균헤시안 | 첫 번째 노드에 대한 헤세값의 모양=[logits_dimension] 평균을 갖는 텐서. |
l1 | l1 인스턴스 기반 리프 가중치에 대한 정규화 인자. |
l2 | l2 인스턴스 기반 리프 가중치에 대한 정규화 인자입니다. |
보고
- BoostedTreesCenterBias의 새로운 인스턴스