ResourceSparseApplyFtrl

kelas akhir publik ResourceSparseApplyFtrl

Perbarui entri yang relevan di '*var' sesuai dengan skema Ftrl-proksimal.

Itu untuk baris yang memiliki grad, kami memperbarui var, accum dan linear sebagai berikut: grad_with_shrinkage = grad + 2 * l2_shrinkage * var accum_new = accum + grad_with_shrinkage * grad_with_shrinkage linear += grad_with_shrinkage + (accum_new^(-lr_power) - accum^ (-lr_power)) / lr * var kuadrat = 1,0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (tanda(linier) * l1 - linier) / kuadrat jika |linier| > l1 lain 0,0 akumulasi = akumulasi_baru

Kelas Bersarang

kelas

ResourceSparseApplyFtrl.Options

Atribut opsional untuk ResourceSparseApplyFtrl

Konstanta

Rangkaian

OP_NAME

Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Metode Publik

statis <T memperluas TType > ResourceSparseApplyFtrl	buat ( Lingkup lingkup, Operand <?> var, Operand <?> accum, Operand <?> linear, Operand <T> grad, Operand <? extends TNumber > indeks, Operand <T> lr, Operand <T> l1, Operand <T> l2, Operan <T> l2Penyusutan, Operan <T> lrPower, Opsi... opsi) Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi ResourceSparseApplyFtrl baru.
ResourceSparseApplyFtrl.Options statis	berkembang biakLinearByLr (Boolean berkembang biakLinearByLr)
ResourceSparseApplyFtrl.Options statis	useLocking (penguncian penggunaan Boolean)

Metode Warisan

Dari kelas org.tensorflow.op.RawOp

boolean terakhir	sama dengan (Objek objek)
int terakhir	Kode hash ()
Operasi	op () Kembalikan unit komputasi ini sebagai satu Operation .
String terakhir	keString ()

Dari kelas java.lang.Object

boolean	sama dengan (Objek arg0)
Kelas terakhir<?>	dapatkan Kelas ()
ke dalam	Kode hash ()
kekosongan terakhir	memberitahu ()
kekosongan terakhir	beri tahuSemua ()
Rangkaian	keString ()
kekosongan terakhir	tunggu (arg0 panjang, int arg1)
kekosongan terakhir	tunggu (argumen panjang0)
kekosongan terakhir	Tunggu ()

Dari antarmuka org.tensorflow.op.Op

Lingkungan Eksekusi abstrak	env () Kembalikan lingkungan eksekusi tempat operasi ini dibuat.
Operasi abstrak	op () Kembalikan unit komputasi ini sebagai satu Operation .

Konstanta

String akhir statis publik OP_NAME

Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Nilai Konstan: "ResourceSparseApplyFtrlV2"

Metode Publik

public static ResourceSparseApplyFtrl buat ( Lingkup cakupan , Operand <?> var, Operand <?> accum, Operand <?> linear, Operand <T> grad, Operand <? extends TNumber > indeks, Operand <T> lr, Operand <T> l1, Operan <T> l2, Operan <T> l2Penyusutan, Operan <T> lrPower, Opsi... opsi)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi ResourceSparseApplyFtrl baru.

Parameter

cakupan	ruang lingkup saat ini
var	Harus dari Variabel().
akumulasi	Harus dari Variabel().
linier	Harus dari Variabel().
lulusan	Gradien.
indeks	Vektor indeks ke dalam dimensi pertama var dan accum.
lr	Faktor skala. Pasti skalar.
l1	Regularisasi L1. Pasti skalar.
l2	Regularisasi penyusutan L2. Pasti skalar.
lrKekuatan	Faktor skala. Pasti skalar.
pilihan	membawa nilai atribut opsional

Kembali

• contoh baru ResourceSparseApplyFtrl

ResourceSparseApplyFtrl.Options statis publik MultiLinearByLr (Boolean MultiLinearByLr)

ResourceSparseApplyFtrl.Options statis publik useLocking (Boolean useLocking)

Parameter

gunakan Penguncian	Jika `True`, pembaruan tensor var dan accum akan dilindungi oleh kunci; jika tidak, perilaku tersebut tidak terdefinisikan, namun mungkin menunjukkan lebih sedikit pertentangan.