SparseApplyFtrl

lớp cuối cùng công khai SparseApplyFtrl

Cập nhật các mục nhập có liên quan trong '*var' theo sơ đồ gần Ftrl.

Đó là đối với các hàng mà chúng tôi có grad, chúng tôi cập nhật var, accum và tuyến tính như sau: grad_with_shrinkage = grad + 2 * l2_shrinkage * var accum_new = accum + grad * grad tuyến tính += grad_with_shrinkage - (accum_new^(-lr_power) - accum^ (-lr_power)) / lr * var bậc hai = 1.0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (dấu(tuyến tính) * l1 - tuyến tính) / bậc hai nếu |tuyến tính| > l1 khác 0,0 tích lũy = tích lũy_new

Các lớp lồng nhau

lớp học SparseApplyFtrl.Options Thuộc tính tùy chọn cho SparseApplyFtrl

Hằng số

Sợi dây OP_NAME Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow

Phương pháp công khai

Đầu ra <T>
asOutput ()
Trả về tay cầm tượng trưng của tensor.
tĩnh <T mở rộng TType > SparseApplyFtrl <T>
tạo ( Phạm vi phạm vi, Toán hạng <T> var, Toán hạng <T> accum, Toán hạng <T> tuyến tính, Toán hạng <T> grad, Toán hạng <? mở rộng TNumber > chỉ số, Toán hạng <T> lr, Toán hạng <T> l1, Toán hạng <T> l2, Toán hạng <T> l2Thu nhỏ, Toán hạng <T> lrPower, Tùy chọn... tùy chọn)
Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một thao tác SparseApplyFtrl mới.
tĩnh SparseApplyFtrl.Options
nhânLinearByLr (BooleannhânLinearByLr)
Đầu ra <T>
ngoài ()
Tương tự như "var".
tĩnh SparseApplyFtrl.Options
useLocking (Boolean useLocking)

Phương pháp kế thừa

org.tensorflow.op.RawOp
boolean cuối cùng
bằng (Đối tượng obj)
int cuối cùng
Mã Băm ()
Hoạt động
ồ ()
Trả về đơn vị tính toán này dưới dạng một Operation .
chuỗi cuối cùng
toString ()
boolean
bằng (Đối tượng arg0)
Lớp cuối cùng<?>
getClass ()
int
Mã Băm ()
khoảng trống cuối cùng
thông báo ()
khoảng trống cuối cùng
thông báoTất cả ()
Sợi dây
toString ()
khoảng trống cuối cùng
chờ đã (arg0 dài, int arg1)
khoảng trống cuối cùng
chờ đã (arg0 dài)
khoảng trống cuối cùng
Chờ đợi ()
org.tensorflow.op.Op
môi trường thực thi trừu tượng
env ()
Trả về môi trường thực thi mà op này được tạo trong đó.
hoạt động trừu tượng
ồ ()
Trả về đơn vị tính toán này dưới dạng một Operation .
org.tensorflow.Operand
Đầu ra trừu tượng <T>
asOutput ()
Trả về tay cầm tượng trưng của tensor.
trừu tượng T
asTensor ()
Trả về tensor ở toán hạng này.
hình dạng trừu tượng
hình dạng ()
Trả về hình dạng (có thể đã biết một phần) của tensor được tham chiếu bởi Output của toán hạng này.
Lớp trừu tượng<T>
kiểu ()
Trả về kiểu tensor của toán hạng này
org.tensorflow.ndarray.Shaped
int trừu tượng
thứ hạng ()
hình dạng trừu tượng
hình dạng ()
trừu tượng dài
kích cỡ ()
Tính toán và trả về tổng kích thước của vùng chứa này, theo số lượng giá trị.

Hằng số

Chuỗi cuối cùng tĩnh công khai OP_NAME

Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow

Giá trị không đổi: "SparseApplyFtrlV2"

Phương pháp công khai

Đầu ra công khai <T> asOutput ()

Trả về tay cầm tượng trưng của tensor.

Đầu vào của các hoạt động TensorFlow là đầu ra của một hoạt động TensorFlow khác. Phương pháp này được sử dụng để thu được một thẻ điều khiển mang tính biểu tượng đại diện cho việc tính toán đầu vào.

public static SparseApplyFtrl <T> tạo ( Phạm vi phạm vi, Toán hạng <T> var, Toán hạng <T> accum, Toán hạng <T> tuyến tính, Toán hạng <T> grad, Toán hạng <? mở rộng TNumber > chỉ số, Toán hạng <T> lr, Toán hạng <T> l1, Toán hạng <T> l2, Toán hạng <T> l2 Độ co, Toán hạng <T> lrPower, Tùy chọn... tùy chọn)

Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một thao tác SparseApplyFtrl mới.

Thông số
phạm vi phạm vi hiện tại
var Phải từ một Biến().
tích lũy Phải từ một Biến().
tuyến tính Phải từ một Biến().
tốt nghiệp Độ dốc.
chỉ số Một vectơ chỉ số theo chiều thứ nhất của var và accum.
lr Yếu tố nhân rộng. Phải là một vô hướng.
l1 Chính quy hóa L1. Phải là một vô hướng.
l2 Chính quy hóa co ngót L2. Phải là một vô hướng.
lrPower Yếu tố nhân rộng. Phải là một vô hướng.
tùy chọn mang các giá trị thuộc tính tùy chọn
Trả lại
  • một phiên bản mới của SparseApplyFtrl

tĩnh công khai SparseApplyFtrl.Options MultiLinearByLr (Boolean MultiLinearByLr)

Đầu ra công khai <T> out ()

Tương tự như "var".

public static SparseApplyFtrl.Options useLocking (Boolean useLocking)

Thông số
sử dụngKhóa Nếu `True`, việc cập nhật các tensor var và accum sẽ được bảo vệ bằng khóa; mặt khác, hành vi không được xác định, nhưng có thể ít gây tranh cãi hơn.