找出TensorFlow的BoostedTrees逐层方法

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我一直在阅读与the paper中TensorFlow中的增强树实现相关的文章,其中讨论了逐层方法

...和新颖的逐层增强,允许更强的树(导致更快的收敛)和更深的模型。

虽然在文章中没有讨论这种方法。我很确定n_batches_per_layer parameter passed in the BosstedTreesClassifier/Regressor与这个概念有关。

我的问题是

  1. 这种方法是什么?任何来源阅读更多关于它?
  2. n_batches_per_layer参数是什么意思?
  3. 我应该如何设置n_batches_per_layer参数以遵循提升树的标准训练方案?
python tensorflow
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n_batches_per_layer是您希望用于为每个图层(即树中给定深度)训练的批次数。它基本上是用于构建1层的数据的一部分,分批测量。例如,如果您设置batch size = len(train_set)n_batches_per_layer = 1,那么您将使用每个图层的整个火车组。

所以我建议如果他们的数据集适合内存然后设置batch_size = len(train_set),n_batches_per_layer = len(train_set)的数量。否则将其设置为int(len(train_data)/batch_size) - 尽管您可以尝试使用较小的数字来加快训练速度。

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