עדכן את הערכים הרלוונטיים ב-'*var' בהתאם לתוכנית ה-Ftrl-proximal.
כלומר עבור שורות שיש לנו גראד עבורן, אנו מעדכנים var, accum וליניארי באופן הבא: grad_with_shrinkage = grad + 2 * l2_shrinkage * var accum_new = accum + grad * grad linear += grad_with_shrinkage - (accum_new^(-lr_power) - accum^ (-lr_power)) / lr * var quadratic = 1.0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (סימן (ליניארי) * l1 - ליניארי) / ריבועי אם |ליניארי| > l1 אחר 0.0 accum = accum_new
כיתות מקוננות
מעמד | SparseApplyFtrl.Options | תכונות אופציונליות עבור SparseApplyFtrl |
קבועים
חוּט | OP_NAME | השם של המבצע הזה, כפי שידוע על ידי מנוע הליבה של TensorFlow |
שיטות ציבוריות
פלט <T> | asOutput () מחזירה את הידית הסמלית של הטנזור. |
סטטי <T מרחיב את TType > SparseApplyFtrl <T> | create ( Scope scope, Operand <T> var, Operand <T> accum, Operand <T> ליניארי, Operand <T> grad, Operand <? מרחיב את המדדים TNomber , Operand <T> lr, Operand <T> l1, Operand <T> l2, Operand <T> l2Shrinkage, Operand <T> lrPower, Options... options) שיטת מפעל ליצירת מחלקה העוטפת פעולת SparseApplyFtrl חדשה. |
סטטי SparseApplyFtrl.Options | multiplyLinearByLr (כופל בוליאניLinearByLr) |
פלט <T> | החוצה () זהה ל-"var". |
סטטי SparseApplyFtrl.Options | useLocking (useLocking בוליאני) |
שיטות בירושה
קבועים
מחרוזת סופית סטטית ציבורית OP_NAME
השם של המבצע הזה, כפי שידוע על ידי מנוע הליבה של TensorFlow
שיטות ציבוריות
פלט ציבורי <T> asOutput ()
מחזירה את הידית הסמלית של הטנזור.
כניסות לפעולות TensorFlow הן יציאות של פעולת TensorFlow אחרת. שיטה זו משמשת להשגת ידית סמלית המייצגת את חישוב הקלט.
public static SparseApplyFtrl <T> create ( Scope scope, Operand <T> var, Operand <T> accum, Operand <T> ליניארי, Operand <T> grad, Operand <? מרחיב את המדדים Tnumber >, Operand <T> lr, Operand <T> l1, Operand <T> l2, Operand <T> l2Shrinkage, Operand <T> lrPower, Options... options)
שיטת מפעל ליצירת מחלקה העוטפת פעולת SparseApplyFtrl חדשה.
פרמטרים
תְחוּם | ההיקף הנוכחי |
---|---|
var | צריך להיות ממשתנה(). |
לצבור | צריך להיות ממשתנה(). |
ליניארי | צריך להיות ממשתנה(). |
גראד | השיפוע. |
מדדים | וקטור של מדדים למימד הראשון של var ו-acum. |
lr | גורם קנה מידה. חייב להיות סקלר. |
l1 | הסדרת L1. חייב להיות סקלר. |
l2 | הסדרת הצטמקות L2. חייב להיות סקלר. |
lrPower | גורם קנה מידה. חייב להיות סקלר. |
אפשרויות | נושא ערכי תכונות אופציונליות |
החזרות
- מופע חדש של SparseApplyFtrl
סטטי ציבורי SparseApplyFtrl.Options useLocking (שימוש בוליאני)
פרמטרים
השתמש בנעילה | אם 'נכון', עדכון טנסור ה- var ו-acum יהיה מוגן על ידי מנעול; אחרת ההתנהגות אינה מוגדרת, אך עלולה להפגין פחות מחלוקת. |
---|