ResourceSparseApplyFtrl

genel son sınıf ResourceSparseApplyFtrl

'*var' içindeki ilgili girişleri Ftrl-proximal şemasına göre güncelleyin.

Yani grad yaptığımız satırlar için var, accum ve lineer'ı şu şekilde güncelliyoruz: grad_with_shrinkage = grad + 2 * l2_shrinkage * var accum_new = accum + grad_with_shrinkage * grad_with_shrinkage lineer += grad_with_shrinkage + (accum_new^(-lr_power) - accum^ (-lr_power)) / lr * var ikinci dereceden = 1,0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (sign(doğrusal) * l1 - doğrusal) / ikinci dereceden eğer |doğrusal| > l1 else 0.0 birikim = birikim_yeni

İç İçe Sınıflar

sınıf ResourceSparseApplyFtrl.Options ResourceSparseApplyFtrl için isteğe bağlı özellikler

Sabitler

Sicim OP_NAME Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Genel Yöntemler

static <T, TType'ı genişletir > ResourceSparseApplyFtrl
create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <?> var, İşlenen <?> accum, İşlenen <?> doğrusal, İşlenen <T> grad, İşlenen <? extends TNumber > indeksler, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> l1, İşlenen <T> l2, İşlenen <T> l2Büzülme, İşlenen <T> lrGüç, Seçenekler... seçenekler)
Yeni bir ResourceSparseApplyFtrl işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
statik ResourceSparseApplyFtrl.Options
ÇarpmaLinearByLr (Boolean çarpmaLinearByLr)
statik ResourceSparseApplyFtrl.Options
useLocking (Boolean useLocking)

Kalıtsal Yöntemler

Sabitler

genel statik son Dize OP_NAME

Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Sabit Değer: "ResourceSparseApplyFtrlV2"

Genel Yöntemler

public static ResourceSparseApplyFtrl create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <?> var, İşlenen <?> accum, İşlenen <?> doğrusal, İşlenen <T> grad, İşlenen <? extends TNumber > indeksler, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> l1, İşlenen <T> l2, İşlenen <T> l2Büzülme, İşlenen <T> lrGüç, Seçenekler... seçenekler)

Yeni bir ResourceSparseApplyFtrl işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.

Parametreler
kapsam mevcut kapsam
var Bir Variable()'dan olmalıdır.
birikim Bir Variable()'dan olmalıdır.
doğrusal Bir Variable()'dan olmalıdır.
mezun Gradyan.
endeksler var ve accum'un birinci boyutuna ait indekslerin bir vektörü.
IR Ölçekleme faktörü. Bir skaler olmalı.
l1 L1 düzenlemesi. Bir skaler olmalı.
l2 L2 büzülme düzenlemesi. Bir skaler olmalı.
lrGüç Ölçekleme faktörü. Bir skaler olmalı.
seçenekler isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır
İadeler
  • ResourceSparseApplyFtrl'in yeni bir örneği

public static ResourceSparseApplyFtrl.Options multipleLinearByLr (Boolean çarpıLinearByLr)

public static ResourceSparseApplyFtrl.Options useLocking (Boolean useLocking)

Parametreler
KullanımKilitleme 'Doğru' ise var ve accum tensörlerinin güncellenmesi bir kilitle korunacaktır; aksi takdirde davranış tanımsızdır ancak daha az çekişme sergileyebilir.