টেনসরফ্লো :: অপস:: SparseApplyFtrl

#include <training_ops.h>

Ftrl-প্রক্সিমাল স্কিম অনুযায়ী '*var'-এ প্রাসঙ্গিক এন্ট্রি আপডেট করুন।

সারাংশ

যে সারিগুলির জন্য আমাদের গ্র্যাড আছে, আমরা var, accum এবং লিনিয়ার আপডেট করি নিম্নরূপ: $$accum_new = accum + grad * grad$$ $$linear += grad + (accum_{new}^{-lr_{power}} - accum^{-lr_{power}} / lr * var$$ $$quadratic = 1.0 / (accum_{new}^{lr_{power}} * lr) + 2 * l2$$ $$var = (sign(linear) * l1 - linear) / quadratic\ if\ |linear| > l1\ else\ 0.0$$ $$accum = accum_{new}$$

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• var: একটি পরিবর্তনশীল() থেকে হওয়া উচিত।
• accum: একটি পরিবর্তনশীল() থেকে হতে হবে।
• রৈখিক: একটি পরিবর্তনশীল() থেকে হওয়া উচিত।
• grad: গ্রেডিয়েন্ট।
• সূচক: var এবং accum-এর প্রথম মাত্রায় সূচকগুলির একটি ভেক্টর।
• lr: স্কেলিং ফ্যাক্টর। একটি স্কেলার হতে হবে।
• l1: L1 নিয়মিতকরণ। একটি স্কেলার হতে হবে।
• l2: L2 নিয়মিতকরণ। একটি স্কেলার হতে হবে।
• lr_power: স্কেলিং ফ্যাক্টর। একটি স্কেলার হতে হবে।

ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য (দেখুন Attrs ):

• use_locking: যদি True , var এবং accum tensors আপডেট করা একটি লক দ্বারা সুরক্ষিত হবে; অন্যথায় আচরণটি অনির্ধারিত, তবে কম বিরোধ প্রদর্শন করতে পারে।

রিটার্ন:

• Output : "var" এর মতোই।

কনস্ট্রাক্টর এবং ডেস্ট্রাক্টর
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)

পাবলিক বৈশিষ্ট্য
operation	Operation
out	:: tensorflow::Output

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

পাবলিক স্ট্যাটিক ফাংশন
UseLocking (bool x)	Attrs

কাঠামো
tensorflow:: ops:: SparseApplyFtrl:: Attrs	SparseApplyFtrl- এর জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য নির্ধারণকারী।

পাবলিক বৈশিষ্ট্য

অপারেশন

Operation operation

আউট

::tensorflow::Output out

পাবলিক ফাংশন

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
)

নোড

::tensorflow::Node * node() const 

অপারেটর::টেনসরফ্লো::ইনপুট

 operator::tensorflow::Input() const 

অপারেটর::টেনসরফ্লো::আউটপুট

 operator::tensorflow::Output() const 

পাবলিক স্ট্যাটিক ফাংশন

লকিং ব্যবহার করুন

Attrs UseLocking(
  bool x
)