przepływ tensorowy:: ops:: ZasóbSparseApplyFtrl

#include <training_ops.h>

Zaktualizuj odpowiednie wpisy w „*var” zgodnie ze schematem Ftrl-proximal.

Streszczenie

To znaczy dla wierszy, dla których mamy grad, aktualizujemy var, accum i linear w następujący sposób: accum_new = accum + grad * grad linear += grad - (accum_new^(-lr_power) - accum^(-lr_power)) / lr * var kwadratowy = 1,0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (znak(liniowy) * l1 - liniowy) / kwadratowy jeśli |liniowy| > l1 else 0,0 accum = accum_new

Argumenty:

  • zakres: Obiekt Scope
  • var: Powinien pochodzić ze zmiennej ().
  • accum: Powinien pochodzić ze zmiennej ().
  • liniowy: powinien pochodzić ze zmiennej ().
  • grad: gradient.
  • indeksy: wektor indeksów do pierwszego wymiaru var i accum.
  • lr: Współczynnik skalowania. Musi być skalarem.
  • l1: Regularyzacja L1. Musi być skalarem.
  • l2: Regularyzacja L2. Musi być skalarem.
  • lr_power: Współczynnik skalowania. Musi być skalarem.

Opcjonalne atrybuty (patrz Attrs ):

  • use_locking: Jeśli True , aktualizacja tensorów var i accum będzie chroniona blokadą; w przeciwnym razie zachowanie jest niezdefiniowane, ale może wykazywać mniejszą rywalizację.

Zwroty:

Atrybuty publiczne

operation

Funkcje publiczne

operator::tensorflow::Operation () const

Publiczne funkcje statyczne

UseLocking (bool x)

Struktury

tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyFtrl:: Attrs

Opcjonalne moduły ustawiające atrybuty dla ResourceSparseApplyFtrl .

Atrybuty publiczne

działanie

Operation operation

Funkcje publiczne

ZasóbSparseApplyFtrl

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

ZasóbSparseApplyFtrl

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

operator::tensorflow::Operacja

 operator::tensorflow::Operation() const 

Publiczne funkcje statyczne

Użyj Blokowania

Attrs UseLocking(
 
bool x
)