tensorflow :: operaciones :: ResourceSparseApplyFtrl

#include <training_ops.h>

Actualice las entradas relevantes en '* var' de acuerdo con el esquema Ftrl-proximal.

Resumen

Es decir, para las filas para las que hemos graduado, actualizamos var, acum y lineal de la siguiente manera: acum_nuevo = acum + grad * grad linear + = grad - (acum_new ^ (- lr_power) - acum ^ (- lr_power)) / lr * var cuadrático = 1.0 / (acum_new ^ (lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (signo (lineal) * l1 - lineal) / cuadrático si | lineal | > l1 más 0.0 acum = acum_nuevo

Argumentos:

  • alcance: un objeto de alcance
  • var: debe ser de una variable ().
  • acum: debe ser de una variable ().
  • lineal: debe ser de una variable ().
  • grad: El gradiente.
  • índices: Un vector de índices en la primera dimensión de var y acum.
  • lr: factor de escala. Debe ser un escalar.
  • l1: Regularización L1. Debe ser un escalar.
  • l2: Regularización L2. Debe ser un escalar.
  • lr_power: factor de escala. Debe ser un escalar.

Atributos opcionales (consulte Attrs ):

  • use_locking: si es True , la actualización de los tensores var y acumuladores estará protegida por un bloqueo; de lo contrario, el comportamiento no está definido, pero puede mostrar menos contención.

Devoluciones:

Atributos públicos

operation

Funciones publicas

operator::tensorflow::Operation () const

Funciones estáticas públicas

UseLocking (bool x)

Estructuras

tensorflow :: ops :: ResourceSparseApplyFtrl :: Attrs

Establecedores de atributos opcionales para ResourceSparseApplyFtrl .

Atributos públicos

operación

Operation operation

Funciones publicas

ResourceSparseApplyFtrl

 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
)

ResourceSparseApplyFtrl

 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
)

operador :: tensorflow :: Operación

 operator::tensorflow::Operation() const 

Funciones estáticas públicas

UseLocking

Attrs UseLocking(
 
bool x
)