linear_test.py 文件源码

python
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项目:lsdc 作者: febert 项目源码 文件源码
def testTrainOptimizerWithL1Reg(self):
    """Tests l1 regularized model has higher loss."""

    def input_fn():
      return {
          'language': tf.SparseTensor(values=['hindi'],
                                      indices=[[0, 0]],
                                      shape=[1, 1])
      }, tf.constant([[1]])

    language = tf.contrib.layers.sparse_column_with_hash_bucket('language', 100)
    classifier_no_reg = tf.contrib.learn.LinearClassifier(
        feature_columns=[language])
    classifier_with_reg = tf.contrib.learn.LinearClassifier(
        feature_columns=[language],
        optimizer=tf.train.FtrlOptimizer(learning_rate=1.0,
                                         l1_regularization_strength=100.))
    loss_no_reg = classifier_no_reg.fit(
        input_fn=input_fn, steps=100).evaluate(
            input_fn=input_fn, steps=1)['loss']
    loss_with_reg = classifier_with_reg.fit(
        input_fn=input_fn, steps=100).evaluate(
            input_fn=input_fn, steps=1)['loss']
    self.assertLess(loss_no_reg, loss_with_reg)
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