تدفق التوتر:: العمليات:: ResourceApplyFtrlV2
#include <training_ops.h>
قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط Ftrl-proximal.
ملخص
grad_with_shrinkage = grad + 2 * l2_shrinkage * فار تراكم_جديد = تراكم + grad_with_shrinkage * grad_with_shrinkage خطي += grad_with_shrinkage + (accum_new^(-lr_power) - تراكم^(-lr_power)) / lr * فار تربيعي = 1.0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (sign(linear) * l1 - خطي) / من الدرجة الثانية إذا |خطي| > l1 آخر 0.0 تراكم = تراكم_جديد
الحجج:
- النطاق: كائن النطاق
- فار: يجب أن يكون من متغير ().
- تراكم: يجب أن يكون من متغير ().
- خطي: يجب أن يكون من متغير ().
- غراد: التدرج.
- lr: عامل التحجيم. يجب أن يكون العددية.
- l1: تنظيم L1. يجب أن يكون العددية.
- l2: تنظيم الانكماش L2. يجب أن يكون العددية.
- lr_power: عامل التحجيم. يجب أن يكون العددية.
السمات الاختيارية (انظر Attrs
):
- use_locking: إذا كان
True
، فسيتم حماية تحديث موترتي var وaccum بواسطة قفل؛ وإلا فإن السلوك غير محدد، ولكنه قد يحمل قدرًا أقل من الخلاف.
العوائد:
-
Operation
التي تم إنشاؤها
البنائين والمدمرين | |
---|---|
ResourceApplyFtrlV2 (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 l2_shrinkage, :: tensorflow::Input lr_power) | |
ResourceApplyFtrlV2 (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 l2_shrinkage, :: tensorflow::Input lr_power, const ResourceApplyFtrlV2::Attrs & attrs) |
الصفات العامة | |
---|---|
operation |
الوظائف العامة | |
---|---|
operator::tensorflow::Operation () const |
وظائف ثابتة العامة | |
---|---|
UseLocking (bool x) |
الهياكل | |
---|---|
Tensorflow:: ops:: ResourceApplyFtrlV2:: Attrs | محددات السمات الاختيارية لـ ResourceApplyFtrlV2 . |
الصفات العامة
عملية
Operation operation
الوظائف العامة
ResourceApplyFtrlV2
ResourceApplyFtrlV2( 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 l2_shrinkage, ::tensorflow::Input lr_power )
ResourceApplyFtrlV2
ResourceApplyFtrlV2( 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 l2_shrinkage, ::tensorflow::Input lr_power, const ResourceApplyFtrlV2::Attrs & attrs )
المشغل::tensorflow::Operation
operator::tensorflow::Operation() const
وظائف ثابتة العامة
UseLocking
Attrs UseLocking( bool x ),
تدفق التوتر:: العمليات:: ResourceApplyFtrlV2
#include <training_ops.h>
قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط Ftrl-proximal.
ملخص
grad_with_shrinkage = grad + 2 * l2_shrinkage * فار تراكم_جديد = تراكم + grad_with_shrinkage * grad_with_shrinkage خطي += grad_with_shrinkage + (accum_new^(-lr_power) - تراكم^(-lr_power)) / lr * فار تربيعي = 1.0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (sign(linear) * l1 - خطي) / من الدرجة الثانية إذا |خطي| > l1 آخر 0.0 تراكم = تراكم_جديد
الحجج:
- النطاق: كائن النطاق
- فار: يجب أن يكون من متغير ().
- تراكم: يجب أن يكون من متغير ().
- خطي: يجب أن يكون من متغير ().
- غراد: التدرج.
- lr: عامل التحجيم. يجب أن يكون العددية.
- l1: تنظيم L1. يجب أن يكون العددية.
- l2: تنظيم الانكماش L2. يجب أن يكون العددية.
- lr_power: عامل التحجيم. يجب أن يكون العددية.
السمات الاختيارية (انظر Attrs
):
- use_locking: إذا كان
True
، فسيتم حماية تحديث موترتي var وaccum بواسطة قفل؛ وإلا فإن السلوك غير محدد، ولكنه قد يحمل قدرًا أقل من الخلاف.
العوائد:
-
Operation
التي تم إنشاؤها
البنائين والمدمرين | |
---|---|
ResourceApplyFtrlV2 (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 l2_shrinkage, :: tensorflow::Input lr_power) | |
ResourceApplyFtrlV2 (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 l2_shrinkage, :: tensorflow::Input lr_power, const ResourceApplyFtrlV2::Attrs & attrs) |
الصفات العامة | |
---|---|
operation |
الوظائف العامة | |
---|---|
operator::tensorflow::Operation () const |
وظائف ثابتة العامة | |
---|---|
UseLocking (bool x) |
الهياكل | |
---|---|
Tensorflow:: ops:: ResourceApplyFtrlV2:: Attrs | محددات السمات الاختيارية لـ ResourceApplyFtrlV2 . |
الصفات العامة
عملية
Operation operation
الوظائف العامة
ResourceApplyFtrlV2
ResourceApplyFtrlV2( 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 l2_shrinkage, ::tensorflow::Input lr_power )
ResourceApplyFtrlV2
ResourceApplyFtrlV2( 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 l2_shrinkage, ::tensorflow::Input lr_power, const ResourceApplyFtrlV2::Attrs & attrs )
المشغل::tensorflow::Operation
operator::tensorflow::Operation() const
وظائف ثابتة العامة
UseLocking
Attrs UseLocking( bool x )