Peringatan: API ini tidak digunakan lagi dan akan dihapus di versi TensorFlow mendatang setelah penggantinya stabil.

BoostedTreesCenterBias

publik BoostedTreesCenterBias kelas akhir

Menghitung prior dari data pelatihan (bias) dan mengisi node pertama dengan prior log. Mengembalikan boolean yang menunjukkan apakah akan melanjutkan pemusatan.

Metode Publik

Output <Boolean>
asOutput ()
Mengembalikan pegangan simbolis tensor.
Output <Boolean>
continueCentering ()
Bool, apakah akan melanjutkan pemusatan bias.
statis BoostedTreesCenterBias
membuat ( Lingkup lingkup, Operan <?> treeEnsembleHandle, Operan <Lampung> meanGradients, Operan <Lampung> meanHessians, Operan <Lampung> l1, Operan <Lampung> l2)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi BoostedTreesCenterBias baru.

Metode yang Diwarisi

Metode Publik

publik Keluaran <Boolean> asOutput ()

Mengembalikan pegangan simbolis tensor.

Input ke operasi TensorFlow adalah output dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.

publik Keluaran <Boolean> continueCentering ()

Bool, apakah akan melanjutkan pemusatan bias.

public static BoostedTreesCenterBias membuat ( Scope lingkup, Operan <?> treeEnsembleHandle, Operan <Lampung> meanGradients, Operan <Lampung> meanHessians, Operan <Lampung> l1, Operan <Lampung> l2)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi BoostedTreesCenterBias baru.

Parameter
cakupan lingkup saat ini
pohonEnsembleHandle Pegangan ke ansambel pohon.
berarti Gradien Tensor dengan shape=[logits_dimension] dengan rata-rata gradien untuk simpul pertama.
berartiHessians Tensor dengan rata-rata shape=[logits_dimension] dari hessians untuk simpul pertama.
l1 l1 faktor regularisasi pada bobot daun, berdasarkan contoh.
l2 l2 faktor regularisasi pada bobot daun, berdasarkan contoh.
Kembali
  • contoh baru BoostedTreesCenterBias