ResourceApplyFtrl

ResourceApplyFtrl คลาสสุดท้ายสาธารณะ

อัปเดต '*var' ตามรูปแบบ Ftrl-proximal

grad_with_shrinkage = grad + 2 * l2_shrinkage * var accum_new = accum + grad_with_shrinkage * grad_with_shrinkage เชิงเส้น += grad_with_shrinkage + (accum_new^(-lr_power) - accum^(-lr_power)) / lr * var กำลังสอง = 1.0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (เครื่องหมาย(เชิงเส้น) * l1 - เชิงเส้น) / กำลังสอง ถ้า |เชิงเส้น| > l1 อื่น 0.0 สะสม = accum_new

คลาสที่ซ้อนกัน

ระดับ ResourceApplyFtrl ตัวเลือก แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ ResourceApplyFtrl

ค่าคงที่

สตริง OP_NAME ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow

วิธีการสาธารณะ

คงที่ <T ขยาย TType > ResourceApplyFtrl
สร้าง ( ขอบเขต ขอบเขต ตัวถูกดำเนินการ <?> var, ตัว ถูกดำเนินการ <?> สะสม, ตัว ถูก ดำเนินการ <?> เชิงเส้น, ตัวถูก ดำเนินการ <T> ผู้สำเร็จการศึกษา, ตัวถูกดำเนินการ <T> lr, ตัวดำเนินการ <T> l1, ตัวถูกดำเนินการ <T> l2, ตัวถูกดำเนินการ <T > l2การหดตัว, ตัวดำเนินการ <T> lrPower, ตัวเลือก... ตัวเลือก)
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ ResourceApplyFtrl ใหม่
ResourceApplyFtrl.Options แบบคงที่
คูณLinearByLr (บูลีนคูณLinearByLr)
ResourceApplyFtrl.Options แบบคงที่
useLocking (การใช้ล็อคแบบบูลีน)

วิธีการสืบทอด

ค่าคงที่

สตริงสุดท้ายแบบคงที่สาธารณะ OP_NAME

ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow

ค่าคงที่: "ResourceApplyFtrlV2"

วิธีการสาธารณะ

ResourceApplyFtrl แบบคงที่สาธารณะ สร้าง (ขอบเขต ขอบเขต , ตัวดำเนินการ <?> var, ตัวดำเนินการ <?> สะสม, ตัว ถูกดำเนินการ <?> เชิงเส้น, ตัวดำเนินการ <T> ผู้สำเร็จการศึกษา, ตัวดำเนินการ <T> lr, ตัวดำเนินการ <T> l1, ตัวถูกดำเนินการ <T> l2, ตัวดำเนินการ <T> l2การหดตัว, ตัวดำเนินการ <T> lrPower, ตัวเลือก... ตัวเลือก)

วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ ResourceApplyFtrl ใหม่

พารามิเตอร์
ขอบเขต ขอบเขตปัจจุบัน
var ควรมาจากตัวแปร ()
สะสม ควรมาจากตัวแปร ()
เชิงเส้น ควรมาจากตัวแปร ()
ผู้สำเร็จการศึกษา การไล่ระดับสี
ปัจจัยการปรับขนาด ต้องเป็นสเกลาร์
l1 การทำให้เป็นมาตรฐาน L1 ต้องเป็นสเกลาร์
l2 การทำให้การหดตัวเป็นปกติของ L2 ต้องเป็นสเกลาร์
lrพาวเวอร์ ปัจจัยการปรับขนาด ต้องเป็นสเกลาร์
ตัวเลือก มีค่าแอตทริบิวต์ทางเลือก
การส่งคืน
  • อินสแตนซ์ใหม่ของ ResourceApplyFtrl

ResourceApplyFtrl.Options คงที่สาธารณะ multiplyLinearByLr (บูลีน multiplyLinearByLr)

ResourceApplyFtrl.Options แบบคงที่สาธารณะ useLocking (useLocking แบบบูลีน)

พารามิเตอร์
ใช้ล็อค หากเป็น "จริง" การอัปเดต var และ accum tensor จะได้รับการปกป้องด้วยการล็อค มิฉะนั้นพฤติกรรมจะไม่ได้กำหนดไว้ แต่อาจแสดงความขัดแย้งน้อยลง