BoostedTreesCenterBias

classe finale publique BoostedTreesCenterBias

Calcule le prior à partir des données d'entraînement (le biais) et remplit le premier nœud avec le prior des logits. Renvoie un booléen indiquant s'il faut continuer le centrage.

Méthodes publiques

Sortie <Booléen>
comme Sortie ()
Renvoie le handle symbolique d'un tenseur.
Sortie <Booléen>
continuerCentering ()
Bool, s'il faut continuer le centrage du biais.
BoostedTreesCenterBias statique
créer ( Scope scope, Opérande <?> treeEnsembleHandle, Opérande <Float> MeanGradients, Opérande <Float> MeanHessians, Opérande <Float> l1, Opérande <Float> l2)
Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération BoostedTreesCenterBias.

Méthodes héritées

Méthodes publiques

sortie publique <Boolean> asOutput ()

Renvoie le handle symbolique d'un tenseur.

Les entrées des opérations TensorFlow sont les sorties d'une autre opération TensorFlow. Cette méthode est utilisée pour obtenir un handle symbolique qui représente le calcul de l’entrée.

sortie publique <Boolean> continueCentering ()

Bool, s'il faut continuer le centrage du biais.

public static BoostedTreesCenterBias créer ( Scope scope, Operand <?> treeEnsembleHandle, Operand <Float> MeanGradients, Operand <Float> MeanHessians, Operand <Float> l1, Operand <Float> l2)

Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération BoostedTreesCenterBias.

Paramètres
portée portée actuelle
treeEnsembleHandle Poignée de l'ensemble d'arbres.
Dégradés moyens Un tenseur avec shape=[logits_dimension] avec moyenne des gradients pour un premier nœud.
moyenneHessiens Un tenseur avec shape=[logits_dimension] moyenne des hessiens pour un premier nœud.
l1 l1 facteur de régularisation sur le poids des feuilles, par instance.
l2 Facteur de régularisation l2 sur le poids des feuilles, basé sur chaque instance.
Retour
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