SparseApplyFtrl

パブリック最終クラスSparseApplyFtrl

Ftrl-proximal スキームに従って、「*var」内の関連エントリを更新します。

つまり、grad がある行については、var、accum、linear を次のように更新します。 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 二次 = 1.0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (sign(linear) * l1 - 線形) / 二次 if |linear| > l1 else 0.0 accum = accum_new

ネストされたクラス

クラスSparseApplyFtrl.Options SparseApplyFtrlのオプションの属性

定数

弦OP_NAME TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

パブリックメソッド

出力<T>
asOutput ()
テンソルのシンボリック ハンドルを返します。
static <T extends TType > SparseApplyFtrl <T>
create (スコープscope,オペランド<T> var,オペランド<T> accum,オペランド<T> Linear,オペランド<T> grad,オペランド<? extends TNumber > indices,オペランド<T> lr,オペランド<T> l1, Operand <T> l2、オペランド<T> l2Shrinkage、オペランド<T> lrPower、オプション...オプション)
新しい SparseApplyFtrl オペレーションをラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
静的SparseApplyFtrl.Options
multiplyLinearByLr (ブール値 multiplyLinearByLr)
出力<T>
外（）
「var」と同じです。
静的SparseApplyFtrl.Options
useLocking (ブール型 useLocking)

継承されたメソッド

org.tensorflow.op.RawOpから
最終ブール値
等しい(オブジェクトオブジェクト)
最終整数
ハッシュコード（）
手術
オプ()
この計算単位を単一のOperationとして返します。
最後の文字列
toString ()
ブール値
等しい(オブジェクト arg0)
最終クラス<?>
getクラス()
整数
ハッシュコード（）
最後の空白
通知する()
最後の空白
すべて通知()
弦
toString ()
最後の空白
wait (long arg0, int arg1)
最後の空白
待機(長い引数0)
最後の空白
待って（）
org.tensorflow.op.Opから
抽象的な実行環境
環境()
このオペレーションが作成された実行環境を返します。
抽象的な操作
オプ()
この計算単位を単一のOperationとして返します。
org.tensorflow.Operandから
抽象出力<T>
asOutput ()
テンソルのシンボリック ハンドルを返します。
抽象的なT
asTensor ()
このオペランドのテンソルを返します。
抽象的な形
形（）
このオペランドのOutputによって参照されるテンソルの (おそらく部分的に既知の) 形状を返します。
抽象クラス<T>
タイプ（）
このオペランドのテンソル型を返します。
org.tensorflow.ndarray.Shapedから
抽象整数
ランク（）
抽象的な形
形（）
抽象的な長い
サイズ（）
このコンテナの合計サイズを値の数で計算して返します。

定数

パブリック静的最終文字列OP_NAME

TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

定数値: "SparseApplyFtrlV2"

パブリックメソッド

public Output <T> asOutput ()

テンソルのシンボリック ハンドルを返します。

TensorFlow オペレーションへの入力は、別の TensorFlow オペレーションの出力です。このメソッドは、入力の計算を表すシンボリック ハンドルを取得するために使用されます。

public static SparseApplyFtrl <T> create ( Scopescope , Operand <T> var, Operand <T> accum, Operand <T> Linear, Operand <T> grad, Operand <? extends TNumber > indices, Operand <T> lr, Operand <T> l1、オペランド<T> l2、オペランド<T> l2Shrinkage、オペランド<T> lrPower、オプション...オプション)

新しい SparseApplyFtrl オペレーションをラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。

パラメーター
範囲現在のスコープ
変数Variable() から取得する必要があります。
蓄積Variable() から取得する必要があります。
線形Variable() から取得する必要があります。
卒業生グラデーション。
インデックスvar と accum の最初の次元へのインデックスのベクトル。
lrスケーリング係数。スカラーでなければなりません。
l1 L1 正則化。スカラーでなければなりません。
l2 L2 収縮の正則化。スカラーでなければなりません。
lrパワースケーリング係数。スカラーでなければなりません。
オプションオプションの属性値を持ちます
戻り値
  • SparseApplyFtrl の新しいインスタンス

public static SparseApplyFtrl.Options multiplyLinearByLr (ブール値 multiplyLinearByLr)

public出力<T> out ()

「var」と同じです。

public static SparseApplyFtrl.Options useLocking (Boolean useLocking)

パラメーター
使用ロック「True」の場合、var テンソルと accum テンソルの更新はロックによって保護されます。それ以外の場合、動作は未定義ですが、競合が少なくなる可能性があります。