тензорный поток:: опс:: ПрименитьFtrl

#include <training_ops.h>

Обновите '*var' по схеме Ftrl-proximal.

Краткое содержание

accum_new = аккум + град * град линейный += град + (accum_new^(-lr_power) - accum^(-lr_power)) / lr * var квадратичная = 1,0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (знак(линейный) * l1 - линейный)/квадратичный, если |линейный| > l1 еще 0,0 аккум = аккум_новый

Аргументы:

  • область: объект области .
  • var: Должно быть из переменной().
  • accum: Должно быть из переменной().
  • линейный: должен быть из переменной().
  • град: Градиент.
  • lr: коэффициент масштабирования. Должно быть скаляр.
  • l1: регуляризация L1. Должно быть скаляр.
  • l2: регуляризация L2. Должно быть скаляр.
  • lr_power: Коэффициент масштабирования. Должно быть скаляр.

Необязательные атрибуты (см. Attrs ):

  • use_locking: если True , обновление тензоров var и accum будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может вызывать меньше конфликтов.

Возврат:

  • Output : То же, что и «var».

Конструкторы и деструкторы

ApplyFtrl (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input linear, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input lr_power)
ApplyFtrl (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input linear, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input lr_power, const ApplyFtrl::Attrs & attrs)

Публичные атрибуты

operation
out

Общественные функции

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

Публичные статические функции

UseLocking (bool x)

Структуры

tensorflow::ops::ApplyFtrl::Attrs

Дополнительные установщики атрибутов для ApplyFtrl .

Публичные атрибуты

операция

Operation operation

вне

::tensorflow::Output out

Общественные функции

ПрименитьFtrl

 ApplyFtrl(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input linear,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input lr_power
)

ПрименитьFtrl

 ApplyFtrl(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input linear,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input lr_power,
  const ApplyFtrl::Attrs & attrs
)

узел

::tensorflow::Node * node() const 

оператор::tensorflow::Input

 operator::tensorflow::Input() const 

оператор::tensorflow::Выход

 operator::tensorflow::Output() const 

Публичные статические функции

Использование блокировки

Attrs UseLocking(
  bool x
)