tensorflow :: ops :: SparseApplyFtrl

#include <training_ops.h>

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

streszczenie

To jest dla wierszy, dla których mamy grad, aktualizujemy var, accum i linear w następujący sposób: $$accum_new = accum + grad * grad$$ $$linear += grad + (accum_{new}^{-lr_{power}} - accum^{-lr_{power}} / lr * var$$ $$quadratic = 1.0 / (accum_{new}^{lr_{power}} * lr) + 2 * l2$$ $$var = (sign(linear) * l1 - linear) / quadratic\ if\ |linear| > l1\ else\ 0.0$$ $$accum = accum_{new}$$

Argumenty:

  • zakres: obiekt Scope
  • zmienna: powinna pochodzić ze zmiennej ().
  • accum: Powinien pochodzić ze zmiennej ().
  • linear: 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.

Atrybuty opcjonalne (patrz Attrs ):

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

Zwroty:

  • Output : to samo co „var”.

Konstruktorzy i niszczyciele

SparseApplyFtrl (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)
SparseApplyFtrl (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 SparseApplyFtrl::Attrs & attrs)

Atrybuty publiczne

operation
out

Funkcje publiczne

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

Publiczne funkcje statyczne

UseLocking (bool x)

Struktury

tensorflow :: ops :: SparseApplyFtrl :: Attrs

Opcjonalne metody ustawiające atrybuty dla SparseApplyFtrl .

Atrybuty publiczne

operacja

Operation operation

na zewnątrz

::tensorflow::Output out

Funkcje publiczne

SparseApplyFtrl

 SparseApplyFtrl(
  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
)

SparseApplyFtrl

 SparseApplyFtrl(
  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 SparseApplyFtrl::Attrs & attrs
)

węzeł

::tensorflow::Node * node() const 

operator :: tensorflow :: Input

 operator::tensorflow::Input() const 

operator :: tensorflow :: Output

 operator::tensorflow::Output() const 

Publiczne funkcje statyczne

UseLocking

Attrs UseLocking(
  bool x
)