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Simposio WiML 2023.
BoostedTreesCenterBias
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Calcula el previo a partir de los datos de entrenamiento (el sesgo) y completa el primer nodo con el previo de los logits. Devuelve un valor booleano que indica si se debe continuar con el centrado.
Métodos Heredados
De la clase java.lang.Object booleano | es igual a (Objeto arg0) |
clase final<?> | obtenerClase () |
En t | código hash () |
vacío final | notificar () |
vacío final | notificar a todos () |
Cuerda | a la cadena () |
vacío final | espera (largo arg0, int arg1) |
vacío final | espera (largo arg0) |
vacío final | espera () |
Métodos públicos
salida pública <booleano> asOutput ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
Las entradas de las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.
Salida pública <Boolean> continueCentering ()
Bool, si continuar con el centrado del sesgo.
BoostedTreesCenterBias estático público create ( Scope scope, Operand <?> treeEnsembleHandle, Operand <Float> meanGradients, Operand <Float> meanHessians, Operand <Float> l1, Operand <Float> l2)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación BoostedTreesCenterBias.
Parámetros
alcance | alcance actual |
---|
árbolConjuntoMango | Asa al conjunto del árbol. |
---|
gradientes medios | Un tensor con forma=[dimensión_logits] con media de gradientes para un primer nodo. |
---|
medias hessianas | Un tensor con forma = [dimensión logits] media de hessians para un primer nodo. |
---|
l1 | l1 factor de regularización sobre pesos de hoja, por instancia. |
---|
l2 | l2 factor de regularización sobre el peso de las hojas, por instancia. |
---|
Devoluciones
- una nueva instancia de BoostedTreesCenterBias
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Última actualización: 2022-05-17 (UTC)
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