Ftrl

klasa publiczna Ftrl

Optymalizator implementujący algorytm FTRL.

Ta wersja obsługuje zarówno L2 online (kara L2 podana w artykule poniżej), jak i L2 typu skurczowego (co stanowi dodanie kary L2 do funkcji straty).

Zobacz też

• McMahan i in., 2013, Algorytm 1

Stałe

Strunowy	AKUMULATOR
platforma	INITIAL_ACCUMULATOR_VALUE_DEFAULT
platforma	L1STRENGTH_DEFAULT
platforma	L2STRENGTH_DEFAULT
platforma	L2_SHRINKAGE_REGULARIZATION_STRENGTH_DEFAULT
platforma	LEARNING_RATE_DEFAULT
platforma	LEARNING_RATE_POWER_DEFAULT
Strunowy	LINIOWY_AKUMULATOR

Dziedziczone stałe

Z klasy org.tensorflow.framework.optimizers.Optimizer

Strunowy

ZMIENNA_V2

Konstruktorzy publiczni

	Ftrl (wykres graficzny ) Tworzy optymalizator Ftrl
	Ftrl ( wykres , nazwa ciągu) Tworzy optymalizator Ftrl
	Ftrl (wykres graficzny , współczynnik uczenia się typu float) Tworzy optymalizator Ftrl
	Ftrl (wykres graficzny , nazwa ciągu, współczynnik uczenia się typu float) Tworzy optymalizator Ftrl
	Ftrl (Wykres graficzny , float learningRate, float learningRatePower, float początkowaAccumulatorValue, float l1Strength, float l2Strength, float l2ShrinkageRegularizationStrength) Tworzy optymalizator Ftrl
	Ftrl (Wykres graficzny , nazwa ciągu, float learningRate, float learningRatePower, float początkowaAccumulatorValue, float l1Strength, float l2Strength, float l2ShrinkageRegularizationStrength) Tworzy optymalizator Ftrl

Metody publiczne

Strunowy

getOptimizerName () Uzyskaj nazwę optymalizatora.

Metody dziedziczone

Z klasy org.tensorflow.framework.optimizers.Optimizer

Op	ApplyGradients (List< GradAndVar <? rozszerza TType >> gradsAndVars, nazwa ciągu) Stosuje gradienty do zmiennych
<T rozszerza TType > Lista< GradAndVar <?>>	computeGradients (Utrata argumentu <?>) Oblicza gradienty na podstawie argumentu straty.
ciąg statyczny	createName ( Wyjście <? rozszerza TType > zmienna, String NazwaSlotu) Tworzy nazwę poprzez połączenie nazwy zmiennej i nazwy gniazda
abstrakcyjny ciąg	getOptimizerName () Uzyskaj nazwę optymalizatora.
<T rozszerza TType > Opcjonalne< Zmienna <T>>	getSlot ( Wyjście <T> var, String NazwaSlotu) Pobiera gniazdo skojarzone z określoną zmienną i nazwą gniazda.
ostatnie operacje	getTF () Pobiera instancję Optymalizatora
Op	minimalizuj (utrata argumentu <?>) Minimalizuje straty poprzez aktualizację zmiennych
Op	minimalizuj (Utrata argumentu <?>, nazwa ciągu) Minimalizuje straty poprzez aktualizację zmiennych

Z klasy java.lang.Object

wartość logiczna	równa się (Obiekt arg0)
ostatnia klasa<?>	pobierzKlasę ()
wew	hashCode ()
ostateczna pustka	powiadomić ()
ostateczna pustka	powiadom wszystkich ()
Strunowy	doString ()
ostateczna pustka	czekaj (długi arg0, int arg1)
ostateczna pustka	czekaj (długi arg0)
ostateczna pustka	Czekać ()

Stałe

publiczny statyczny końcowy akumulator AKUMULATORA

Wartość stała: „gradient_akumulator”

publiczny statyczny końcowy float INITIAL_ACCUMULATOR_VALUE_DEFAULT

Wartość stała: 0,1

publiczny statyczny końcowy float L1STRENGTH_DEFAULT

Wartość stała: 0,0

publiczny statyczny końcowy float L2STRENGTH_DEFAULT

Wartość stała: 0,0

publiczny statyczny końcowy float L2_SHRINKAGE_REGULARIZATION_STRENGTH_DEFAULT

Wartość stała: 0,0

publiczny statyczny końcowy float LEARNING_RATE_DEFAULT

Wartość stała: 0,001

publiczny statyczny końcowy float LEARNING_RATE_POWER_DEFAULT

Wartość stała: -0,5

publiczny statyczny końcowy ciąg LINEAR_ACCUMULATOR

Wartość stała: „akumulator liniowy”

Konstruktorzy publiczni

publiczny Ftrl (wykres graficzny )

Tworzy optymalizator Ftrl

Parametry

wykres	wykres TensorFlow

public Ftrl (wykres graficzny , nazwa ciągu)

Tworzy optymalizator Ftrl

Parametry

wykres	wykres TensorFlow
nazwa	nazwa tego Optymalizatora

public Ftrl (wykres wykresu , float learningRate)

Tworzy optymalizator Ftrl

Parametry

wykres	wykres TensorFlow
Szybkość uczenia się	tempo uczenia się

public Ftrl (wykres wykresu , nazwa ciągu, współczynnik uczenia się typu float)

Tworzy optymalizator Ftrl

Parametry

wykres	wykres TensorFlow
nazwa	nazwa tego Optymalizatora
Szybkość uczenia się	tempo uczenia się

public Ftrl ( Wykres wykresu , float learningRate, float learningRatePower, float originAccumulatorValue, float l1Strength, float l2Strength, float l2ShrinkageRegularizationStrength)

Tworzy optymalizator Ftrl

Parametry

wykres	wykres TensorFlow
Szybkość uczenia się	tempo uczenia się
naukaRatePower	Kontroluje spadek tempa uczenia się podczas treningu. Użyj zera, aby uzyskać stałą szybkość uczenia się.
początkowa wartość akumulatora	Wartość początkowa dla akumulatorów. Dozwolone są tylko wartości zerowe lub dodatnie.
l1Siła	siła regularyzacji L1 musi być większa lub równa zeru.
l2Siła	siła regularyzacji L2 musi być większa lub równa zeru.
l2SkurczRegularyzacjaSiła	Różni się to od powyższego L2 tym, że powyższe L2 jest karą za stabilizację, podczas gdy skurcz L2 jest karą wielkości. musi być większa lub równa zero.

Rzuca

Wyjątek IllegalArgument	jeśli wartości początkoweAccumulatorValue, l1RegularizationStrength, l2RegularizationStrength lub l2ShrinkageRegularizationStrength są mniejsze niż 0,0 lub LearningRatePower jest większe niż 0,0.

public Ftrl (wykres wykresu , nazwa ciągu, float learningRate, float learningRatePower, float początkowaAccumulatorValue, float l1Strength, float l2Strength, float l2ShrinkageRegularizationStrength)

Tworzy optymalizator Ftrl

Parametry

wykres	wykres TensorFlow
nazwa	nazwa tego Optymalizatora
Szybkość uczenia się	tempo uczenia się
naukaRatePower	Kontroluje spadek tempa uczenia się podczas treningu. Użyj zera, aby uzyskać stałą szybkość uczenia się.
początkowa wartość akumulatora	Wartość początkowa dla akumulatorów. Dozwolone są tylko wartości zerowe lub dodatnie.
l1Siła	siła regularyzacji L1 musi być większa lub równa zeru.
l2Siła	siła regularyzacji L2 musi być większa lub równa zeru.
l2SkurczRegularyzacjaSiła	Różni się to od powyższego L2 tym, że powyższe L2 jest karą za stabilizację, podczas gdy skurcz L2 jest karą wielkości. musi być większa lub równa zero.

Rzuca

Wyjątek IllegalArgument	jeśli wartości początkoweAccumulatorValue, l1RegularizationStrength, l2RegularizationStrength lub l2ShrinkageRegularizationStrength są mniejsze niż 0,0 lub LearningRatePower jest większe niż 0,0.

Metody publiczne

public String getOptimizerName ()

Uzyskaj nazwę optymalizatora.

Zwroty

• Nazwa optymalizatora.