ResourceSparseApplyFtrl

ResourceSparseApplyFtrl classe final pública

Atualize as entradas relevantes em '* var' de acordo com o esquema Ftrl-proximal.

Isso é para as linhas para as quais temos grad, atualizamos var, acum e linear da seguinte forma: grad_with_shrinkage = grad + 2 * l2_shrinkage * var accr_new = acum + grad_with_shrinkage * grad_with_shrinkage linear + = grad_with_shrinkage + (acumular ^ (- lr_power) - acúmulo ^ (-lr_power)) / lr * var quadrático = 1,0 / (acumular_novo ^ (lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (sinal (linear) * l1 - linear) / quadrático se | linear | > l1 else 0.0 acum = acum_new

Classes aninhadas

classe ResourceSparseApplyFtrl.Options Atributos opcionais para ResourceSparseApplyFtrl

Constantes

Fragmento OP_NAME O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow

Métodos Públicos

estática <T estende TType > ResourceSparseApplyFtrl
criar ( Scope escopo, Operando <?> var, Operando <?> accum, Operando <?> linear, Operando <T> grad, Operando <? estende TNumber > índices, Operando <T> lr, Operando <T> L1, Operando <T> l2, Operando <T> l2Shrinkage, Operando <T> lrPower, Options ... opções)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação ResourceSparseApplyFtrl.
estáticos ResourceSparseApplyFtrl.Options
multiplyLinearByLr (booleano multiplyLinearByLr)
estáticos ResourceSparseApplyFtrl.Options
useLocking (booleano useLocking)

Métodos herdados

Constantes

nome_op final String public static

O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow

Valor constante: "ResourceSparseApplyFtrlV2"

Métodos Públicos

public static ResourceSparseApplyFtrl criar ( Scope escopo, Operando <?> var, Operando <?> accum, Operando <?> linear, Operando <T> grad, Operando <? estende TNumber > índices, Operando <T> lr, Operando <T> L1, Operando <T> l2, Operando <T> l2Shrinkage, Operando <T> lrPower, Options ... opções)

Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação ResourceSparseApplyFtrl.

Parâmetros
alcance escopo atual
var Deve ser de uma variável ().
acum Deve ser de uma variável ().
linear Deve ser de uma variável ().
grad O gradiente.
índices Um vetor de índices na primeira dimensão de var e acum.
lr Fator de escala. Deve ser um escalar.
l1 Regularização L1. Deve ser um escalar.
12 Regularização do encolhimento L2. Deve ser um escalar.
lrPower Fator de escala. Deve ser um escalar.
opções carrega valores de atributos opcionais
Devoluções
  • uma nova instância de ResourceSparseApplyFtrl

public static ResourceSparseApplyFtrl.Options multiplyLinearByLr (Boolean multiplyLinearByLr)

public static ResourceSparseApplyFtrl.Options useLocking (Boolean useLocking)

Parâmetros
useLocking Se for `True`, a atualização dos tensores var e Accum será protegida por um bloqueio; caso contrário, o comportamento é indefinido, mas pode exibir menos contenção.