テンソルフロー::作戦:: SparseApplyFtrl

#include <training_ops.h>

Ftrl-proximal スキームに従って、「*var」内の関連エントリを更新します。

まとめ

つまり、grad がある行については、次のように var、accum、linear を更新します。 $$accum_new = accum + grad * grad$$ $$linear += grad + (accum_{new}^{-lr_{power}} - accum^{-lr_{power}} / lr * var$$ $$quadratic = 1.0 / (accum_{new}^{lr_{power}} * lr) + 2 * l2$$ $$var = (sign(linear) * l1 - linear) / quadratic\ if\ |linear| > l1\ else\ 0.0$$ $$accum = accum_{new}$$

引数:

  • スコープ:スコープオブジェクト
  • var: Variable() から取得する必要があります。
  • accum: Variable() から取得する必要があります。
  • Linear: Variable() から取得する必要があります。
  • grad: グラデーション。
  • indices: var と accum の最初の次元へのインデックスのベクトル。
  • lr: スケーリング係数。スカラーでなければなりません。
  • l1: L1 正則化。スカラーでなければなりません。
  • l2: L2 正則化。スカラーでなければなりません。
  • lr_power: スケーリング係数。スカラーでなければなりません。

オプションの属性 ( Attrsを参照):

  • use_locking: Trueの場合、var テンソルと accum テンソルの更新はロックによって保護されます。それ以外の場合、動作は未定義ですが、競合が少なくなる可能性があります。

戻り値:

  • Output : 「var」と同じ。

コンストラクターとデストラクター

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)

パブリック属性

operation
out

公共機能

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

パブリック静的関数

UseLocking (bool x)

構造体

tensorflow:: ops:: SparseApplyFtrl:: Attrs

SparseApplyFtrlのオプションの属性セッター。

パブリック属性

手術

Operation operation

外

::tensorflow::Output out

公共機能

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
)

ノード

::tensorflow::Node * node() const

演算子::tensorflow::入力

 operator::tensorflow::Input() const

演算子::tensorflow::出力

 operator::tensorflow::Output() const

パブリック静的関数

ロックを使用する

Attrs UseLocking(
  bool x
)