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BoostedTreesCenterBias
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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 héritées
De la classe java.lang.Object booléen | est égal à (Objet arg0) |
Classe finale<?> | obtenirClasse () |
int | Code de hachage () |
vide final | notifier () |
vide final | notifierTous () |
Chaîne | àChaîne () |
vide final | attendre (long arg0, int arg1) |
vide final | attendez (long arg0) |
vide final | attendez () |
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. |
---|
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- une nouvelle instance de BoostedTreesCenterBias
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Dernière mise à jour le 2023/12/01 (UTC).
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"label":"Il n'y a pas l'information dont j'ai besoin"
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"label":"Trop compliqué/Trop d'étapes"
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"label":"Problème de traduction"
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