प्रशिक्षण डेटा (पूर्वाग्रह) से पूर्व की गणना करता है और पहले नोड को लॉग के पूर्व से भरता है। एक बूलियन लौटाता है जो दर्शाता है कि केन्द्रीकरण जारी रखना है या नहीं।
सार्वजनिक तरीके
आउटपुट <बूलियन> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
आउटपुट <बूलियन> | जारी रखें () बूल, क्या पूर्वाग्रह केन्द्रित करना जारी रखना है। |
स्थिर BoostedTreesCenterBias |
विरासत में मिली विधियाँ
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <बूलियन> asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक BoostedTreesCenterBias बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> ट्रीएन्सेम्बलहैंडल, ऑपरेंड <फ्लोट> मीनग्रेडिएंट्स, ऑपरेंड <फ्लोट> मीनहेसियंस, ऑपरेंड <फ्लोट> एल1, ऑपरेंड <फ्लोट> एल2)
एक नए BoostedTreesCenterBias ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
दायरा | वर्तमान दायरा |
---|---|
वृक्षसंयोजनहैंडल | वृक्ष समूह को संभालें। |
माध्य स्नातक | पहले नोड के लिए ग्रेडिएंट के माध्य के साथ आकार = [लॉगिट्स_डिमेंशन] वाला एक टेंसर। |
माध्यहेस्सियन | पहले नोड के लिए हेसियन के आकार=[लॉगिट्स_डाइमेंशन] माध्य वाला एक टेंसर। |
एल1 | प्रति उदाहरण के आधार पर, पत्ती के वजन पर एल1 नियमितीकरण कारक। |
एल2 | प्रति उदाहरण के आधार पर, पत्ती के वजन पर एल2 नियमितीकरण कारक। |
रिटर्न
- BoostedTreesCenterBias का एक नया उदाहरण