تدفق التوتر:: العمليات:: SparseApplyFtrl

#include <training_ops.h>

قم بتحديث الإدخالات ذات الصلة في '*var' وفقًا لمخطط Ftrl-proximal.

ملخص

هذا بالنسبة للصفوف التي حصلنا على تدرج لها، نقوم بتحديث var وaccum وخطي على النحو التالي: $$accum_new = accum + grad * grad$$ $$linear += grad + (accum_{new}^{-lr_{power}} - accum^{-lr_{power}} / lr * var$$ $$quadratic = 1.0 / (accum_{new}^{lr_{power}} * lr) + 2 * l2$$ $$var = (sign(linear) * l1 - linear) / quadratic\ if\ |linear| > l1\ else\ 0.0$$ $$accum = accum_{new}$$

الحجج:

• النطاق: كائن النطاق
• فار: يجب أن يكون من متغير ().
• تراكم: يجب أن يكون من متغير ().
• خطي: يجب أن يكون من متغير ().
• غراد: التدرج.
• المؤشرات: متجه للمؤشرات في البعد الأول من var وaccum.
• lr: عامل التحجيم. يجب أن يكون العددية.
• l1: تسوية L1. يجب أن يكون العددية.
• l2: تسوية 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.

عائدات:

• Output : نفس "فار".

البنائين والمدمرين
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)

الصفات العامة
operation	Operation
out	:: tensorflow::Output

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

وظائف ثابتة العامة
UseLocking (bool x)	Attrs

الهياكل
Tensorflow:: ops:: SparseApplyFtrl:: Attrs	محددات السمات الاختيارية لـ SparseApplyFtrl .

الصفات العامة

عملية

Operation operation

خارج

::tensorflow::Output out

الوظائف العامة

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
)

العقدة

::tensorflow::Node * node() const 

المشغل::tensorflow::الإدخال

 operator::tensorflow::Input() const 

المشغل::tensorflow::الإخراج

 operator::tensorflow::Output() const 

وظائف ثابتة العامة

UseLocking

Attrs UseLocking(
  bool x
)