Ftrl

общественный класс Ftrl

Оптимизатор, реализующий алгоритм FTRL.

Эта версия поддерживает как онлайн-L2 (штраф L2, приведенный в статье ниже), так и L2 типа сжатия (который представляет собой добавление штрафа L2 к функции потерь).

Смотрите также

• МакМахан и др., 2013, Алгоритм 1.

Константы

Нить	АККУМУЛЯТОР
плавать	INITIAL_ACCUMULATOR_VALUE_DEFAULT
плавать	L1STRENGTH_DEFAULT
плавать	L2STRENGTH_DEFAULT
плавать	L2_SHRINKAGE_REGULARIZATION_STRENGTH_DEFAULT
плавать	LEARNING_RATE_DEFAULT
плавать	LEARNING_RATE_POWER_DEFAULT
Нить	ЛИНЕЙНЫЙ_АККУМУЛЯТОР

Унаследованные константы

Из класса org.tensorflow.framework.optimizers.Optimizer

Нить

ПЕРЕМЕННАЯ_V2

Публичные конструкторы

	Ftrl ( График ) Создает оптимизатор Ftrl
	Ftrl ( график , имя строки) Создает оптимизатор Ftrl
	Ftrl ( график , плавающая скорость обучения) Создает оптимизатор Ftrl
	Ftrl (график графика , имя строки, скорость обучения с плавающей запятой) Создает оптимизатор Ftrl
	Ftrl (график графика , float LearningRate, float LearningRatePower, float InitialAccumulatorValue, float l1Strength, float l2Strength, float l2ShrinkageRegularizationStrength) Создает оптимизатор Ftrl
	Ftrl ( график графика, имя строки, float LearningRate, float LearningRatePower, float InitialAccumulatorValue, float l1Strength, float l2Strength, float l2ShrinkageRegularizationStrength) Создает оптимизатор Ftrl

Публичные методы

Нить	getOptimizerName () Получите имя оптимизатора.

Унаследованные методы

Из класса org.tensorflow.framework.optimizers.Optimizer

Оп	applyGradients (List< GradAndVar <? расширяет TType >> gradsAndVars, имя строки) Применяет градиенты к переменным
<T расширяет TType > List< GradAndVar <?>>	ComputeGradients ( Операнд <?> потеря) Вычисляет градиенты на основе операнда потерь.
статическая строка	createName ( Вывод <? расширяет переменную TType >, String slotName) Создает имя путем объединения имени переменной и имени слота.
абстрактная строка	getOptimizerName () Получите имя оптимизатора.
<T расширяет TType > Необязательно< Переменная <T>>	getSlot ( Вывод <T> var, строка slotName) Получает слот, связанный с указанной переменной и именем слота.
финальная операция	получитьТФ () Получает экземпляр Ops оптимизатора.
Оп	минимизировать ( Операнд <?> потеря) Минимизирует потери за счет обновления переменных
Оп	минимизировать (потеря операнда <?>, имя строки) Минимизирует потери за счет обновления переменных

Из класса java.lang.Object

логическое значение	равно (Объект arg0)
последний класс<?>	получитьКласс ()
интервал	хэш-код ()
окончательная пустота	поставить в известность ()
окончательная пустота	уведомитьВсе ()
Нить	нанизывать ()
окончательная пустота	подождать (длинный arg0, int arg1)
окончательная пустота	подождите (длинный arg0)
окончательная пустота	ждать ()

Константы

общедоступный статический окончательный строковый аккумулятор

Постоянное значение: «gradient_accumulator»

общедоступный статический финальный float INITIAL_ACCUMULATOR_VALUE_DEFAULT

Постоянное значение: 0,1

общедоступный статический финальный плавающий элемент L1STRENGTH_DEFAULT

Постоянное значение: 0,0

общедоступный статический финальный плавающий элемент L2STRENGTH_DEFAULT

Постоянное значение: 0,0

общедоступный статический финальный плавающий элемент L2_SHRINKAGE_REGULARIZATION_STRENGTH_DEFAULT

Постоянное значение: 0,0

общедоступный статический финальный плавающий элемент LEARNING_RATE_DEFAULT

Постоянное значение: 0,001

общедоступный статический финальный плавающий элемент LEARNING_RATE_POWER_DEFAULT

Постоянное значение: -0,5

общедоступная статическая финальная строка LINEAR_ACCUMULATOR

Постоянное значение: «linear_accumulator»

Публичные конструкторы

public Ftrl ( график )

Создает оптимизатор Ftrl

Параметры

график	граф TensorFlow

public Ftrl ( график , имя строки)

Создает оптимизатор Ftrl

Параметры

график	граф TensorFlow
имя	имя этого оптимизатора

public Ftrl (график графика , float LearningRate)

Создает оптимизатор Ftrl

Параметры

график	граф TensorFlow
Скорость обучения	скорость обучения

public Ftrl (график графика , имя строки, скорость обучения с плавающей запятой)

Создает оптимизатор Ftrl

Параметры

график	граф TensorFlow
имя	имя этого оптимизатора
Скорость обучения	скорость обучения

public Ftrl (график графика , float LearningRate, float LearningRatePower, float InitialAccumulatorValue, float l1Strength, float l2Strength, float l2ShrinkageRegularizationStrength)

Создает оптимизатор Ftrl

Параметры

график	граф TensorFlow
Скорость обучения	скорость обучения
обучениеСкоростьМощность	Управляет снижением скорости обучения во время обучения. Используйте ноль для фиксированной скорости обучения.
начальное значение аккумулятора	Начальное значение для аккумуляторов. Допускаются только нулевые или положительные значения.
l1Сила	Сила регуляризации L1 должна быть больше или равна нулю.
l2Сила	Сила регуляризации L2 должна быть больше или равна нулю.
l2УсадкаРегуляризацияСила	Это отличается от приведенного выше L2 тем, что указанный выше L2 является штрафом за стабилизацию, тогда как сокращение L2 является штрафом за величину. должно быть больше или равно нулю.

Броски

IllegalArgumentException	если InitialAccumulatorValue, l1RegularizationStrength, l2RegularizationStrength или l2ShrinkageRegularizationStrength меньше 0,0 или LearningRatePower больше 0,0.

public Ftrl (график графика , имя строки, float LearningRate, float LearningRatePower, float InitialAccumulatorValue, float l1Strength, float l2Strength, float l2ShrinkageRegularizationStrength)

Создает оптимизатор Ftrl

Параметры

график	граф TensorFlow
имя	имя этого оптимизатора
Скорость обучения	скорость обучения
обучениеСкоростьМощность	Управляет снижением скорости обучения во время обучения. Используйте ноль для фиксированной скорости обучения.
начальное значение аккумулятора	Начальное значение для аккумуляторов. Допускаются только нулевые или положительные значения.
l1Сила	Сила регуляризации L1 должна быть больше или равна нулю.
l2Сила	Сила регуляризации L2 должна быть больше или равна нулю.
l2УсадкаРегуляризацияСила	Это отличается от приведенного выше L2 тем, что указанный выше L2 является штрафом за стабилизацию, тогда как сокращение L2 является штрафом за величину. должно быть больше или равно нулю.

Броски

IllegalArgumentException	если InitialAccumulatorValue, l1RegularizationStrength, l2RegularizationStrength или l2ShrinkageRegularizationStrength меньше 0,0 или LearningRatePower больше 0,0.

Публичные методы

общедоступная строка getOptimizerName ()

Получите имя оптимизатора.

Возврат

• Имя оптимизатора.