BoostedTreesCenterBias

পাবলিক চূড়ান্ত বর্গ BoostedTreesCenterBias

প্রশিক্ষণের ডেটা (পক্ষপাত) থেকে পূর্বের গণনা করে এবং লজিটের পূর্বের সাথে প্রথম নোড পূরণ করে। কেন্দ্রীকরণ চালিয়ে যেতে হবে কিনা তা নির্দেশ করে একটি বুলিয়ান প্রদান করে।

পাবলিক পদ্ধতি

আউটপুট <বুলিয়ান>	asOutput () একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।
আউটপুট <বুলিয়ান>	continueCentering () বুল, পক্ষপাত কেন্দ্রীকরণ চালিয়ে যেতে হবে কিনা।
স্ট্যাটিক BoostedTreesCenterBias	তৈরি ( ব্যাপ্তি সুযোগ প্রতীক <?> treeEnsembleHandle, প্রতীক <ফ্লোট> meanGradients, প্রতীক <ফ্লোট> meanHessians, প্রতীক <ফ্লোট> L1, প্রতীক <ফ্লোট> L2) একটি নতুন BoostedTreesCenterBias অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

ক্লাস থেকে org.tensorflow.op.PrimitiveOp

চূড়ান্ত বুলিয়ান	সমান (অবজেক্ট obj)
চূড়ান্ত int	হ্যাশকোড ()
অপারেশন	অপ () অন্তর্নিহিত ফেরত পাঠায় Operation
চূড়ান্ত স্ট্রিং	toString ()

java.lang.Object ক্লাস থেকে

বুলিয়ান	সমান (অবজেক্ট arg0)
চূড়ান্ত ক্লাস<?>	getClass ()
int	হ্যাশকোড ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	অবহিত ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	notifyAll ()
স্ট্রিং	toString ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0, int- ARG1)
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0)
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন ()

ইন্টারফেস থেকে org.tensorflow.Operand

বিমূর্ত আউটপুট <বুলিয়ান>

asOutput () একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।

পাবলিক পদ্ধতি

পাবলিক আউটপুট <বুলিয়ান> asOutput ()

একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।

TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি সিম্বলিক হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনার প্রতিনিধিত্ব করে।

পাবলিক আউটপুট <বুলিয়ান> continueCentering ()

বুল, পক্ষপাত কেন্দ্রীকরণ চালিয়ে যেতে হবে কিনা।

পাবলিক স্ট্যাটিক BoostedTreesCenterBias তৈরি করুন ( ব্যাপ্তি সুযোগ প্রতীক <?> treeEnsembleHandle, প্রতীক <ফ্লোট> meanGradients, প্রতীক <ফ্লোট> meanHessians, প্রতীক <ফ্লোট> L1, প্রতীক <ফ্লোট> L2)

একটি নতুন BoostedTreesCenterBias অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।

পরামিতি

সুযোগ	বর্তমান সুযোগ
ট্রিএনসেম্বল হ্যান্ডেল	গাছ ensemble হ্যান্ডেল.
গড় গ্রেডিয়েন্ট	একটি প্রথম নোডের জন্য গ্রেডিয়েন্টের গড় সহ আকৃতি=[logits_dimension] সহ একটি টেনসর।
মানে হেসিয়ান	একটি প্রথম নোডের জন্য আকৃতি=[logits_dimension] মানে হেসিয়ানস সহ একটি টেনসর।
l1	l1 পাতার ওজনের উপর নিয়মিতকরণ ফ্যাক্টর, প্রতি উদাহরণ ভিত্তিক।
l2	l2 পাতার ওজনের উপর নিয়মিতকরণ ফ্যাক্টর, প্রতি উদাহরণ ভিত্তিক।

রিটার্নস

• BoostedTreesCenterBias এর একটি নতুন উদাহরণ