Optimizador que implementa el algoritmo FTRL.
Esta versión tiene soporte tanto para L2 en línea (la penalización de L2 dada en el documento a continuación) como para L2 de tipo de contracción (que es la adición de una penalización de L2 a la función de pérdida).
Ver también
Constantes
Cuerda | ACUMULADOR | |
flotador | INITIAL_ACCUMULATOR_VALUE_DEFAULT | |
flotador | L1STRENGTH_DEFAULT | |
flotador | L2STRENGTH_DEFAULT | |
flotador | L2_SHRINKAGE_REGULARIZATION_STRENGTH_DEFAULT | |
flotador | LEARNING_RATE_DEFAULT | |
flotador | LEARNING_RATE_POWER_DEFAULT | |
Cuerda | LINEAR_ACCUMULATOR |
Constantes heredadas
Constructores públicos
Métodos públicos
Cuerda | getOptimizerName () Obtenga el nombre del optimizador. |
Métodos heredados
Constantes
Acumulador de cuerda final estático público
flotador final estático público INITIAL_ACCUMULATOR_VALUE_DEFAULT
flotador final estático público L1STRENGTH_DEFAULT
flotador final estático público L2STRENGTH_DEFAULT
flotador final estático público L2_SHRINKAGE_REGULARIZATION_STRENGTH_DEFAULT
flotador final estático público LEARNING_RATE_DEFAULT
flotador final estático público LEARNING_RATE_POWER_DEFAULT
Cadena final estática pública LINEAR_ACCUMULATOR
Constructores públicos
public Ftrl ( gráfico de gráfico, nombre de cadena)
Crea un optimizador Ftrl
Parámetros
grafico | el gráfico de TensorFlow |
---|---|
nombre | el nombre de este Optimizador |
public Ftrl ( gráfico gráfico, tasa de aprendizaje flotante)
Crea un optimizador Ftrl
Parámetros
grafico | el gráfico de TensorFlow |
---|---|
tasa de aprendizaje | la tasa de aprendizaje |
public Ftrl ( gráfico de gráfico, nombre de cadena, tasa de aprendizaje flotante)
Crea un optimizador Ftrl
Parámetros
grafico | el gráfico de TensorFlow |
---|---|
nombre | el nombre de este Optimizador |
tasa de aprendizaje | la tasa de aprendizaje |
public Ftrl ( Graph graph, float learningRate, float learningRatePower, float initialAccumulatorValue, float l1Strength, float l2Strength, float l2ShrinkageRegularizationStrength)
Crea un optimizador Ftrl
Parámetros
grafico | el gráfico de TensorFlow |
---|---|
tasa de aprendizaje | la tasa de aprendizaje |
learningRatePower | Controla cómo disminuye la tasa de aprendizaje durante el entrenamiento. Utilice cero para una tasa de aprendizaje fija. |
initialAccumulatorValue | El valor inicial de los acumuladores. Solo se permiten valores cero o positivos. |
l1Fuerza | la fuerza de regularización L1, debe ser mayor o igual a cero. |
l2Fuerza | la fuerza de regularización L2, debe ser mayor o igual a cero. |
l2 Contracción Regularización Fuerza | Esto difiere de L2 anterior en que la L2 anterior es una penalización de estabilización, mientras que esta contracción de L2 es una penalización de magnitud. debe ser mayor o igual a cero. |
Lanza
Argumento de excepción ilegal | si initialAccumulatorValue, l1RegularizationStrength, l2RegularizationStrength o l2ShrinkageRegularizationStrength son menores que 0.0, o learningRatePower es mayor que 0.0. |
---|
public Ftrl ( Graph graph, String name, float learningRate, float learningRatePower, float initialAccumulatorValue, float l1Strength, float l2Strength, float l2ShrinkageRegularizationStrength)
Crea un optimizador Ftrl
Parámetros
grafico | el gráfico de TensorFlow |
---|---|
nombre | el nombre de este Optimizador |
tasa de aprendizaje | la tasa de aprendizaje |
learningRatePower | Controla cómo disminuye la tasa de aprendizaje durante el entrenamiento. Utilice cero para una tasa de aprendizaje fija. |
initialAccumulatorValue | El valor inicial de los acumuladores. Solo se permiten valores cero o positivos. |
l1Fuerza | la fuerza de regularización L1, debe ser mayor o igual a cero. |
l2Fuerza | la fuerza de regularización L2, debe ser mayor o igual a cero. |
l2 Contracción Regularización Fuerza | Esto difiere de L2 anterior en que la L2 anterior es una penalización de estabilización, mientras que esta contracción de L2 es una penalización de magnitud. debe ser mayor o igual a cero. |
Lanza
Argumento de excepción ilegal | si initialAccumulatorValue, l1RegularizationStrength, l2RegularizationStrength o l2ShrinkageRegularizationStrength son menores que 0.0, o learningRatePower es mayor que 0.0. |
---|
Métodos públicos
public String getOptimizerName ()
Obtenga el nombre del optimizador.
Devoluciones
- El nombre del optimizador.