flujo tensor:: operaciones:: SparseApplyFtrlV2

#include <training_ops.h>

Actualice las entradas relevantes en '*var' según el esquema Ftrl-proximal.

Resumen

Es decir, para las filas para las que tenemos grad, actualizamos var, accum y lineal de la siguiente manera: grad_with_shrinkage = grad + 2 * l2_shrinkage * var accum_new = accum + grad_with_shrinkage * grad_with_shrinkage lineal += grad_with_shrinkage + (accum_new^(-lr_power) - accum^ (-lr_power)) / lr * var cuadrático = 1.0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (signo(lineal) * l1 - lineal) / cuadrático si |lineal| > l1 más 0.0 accum = accum_new

Argumentos:

• alcance: un objeto de alcance
• var: debe ser de una variable().
• accum: 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 accum.
• lr: Factor de escala. Debe ser un escalar.
• l1: regularización L1. Debe ser un escalar.
• l2: Regularización de contracción L2. Debe ser un escalar.
• lr_power: factor de escala. Debe ser un escalar.

Atributos opcionales (ver Attrs ):

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

Devoluciones:

• Output : Igual que "var".

Constructores y destructores
SparseApplyFtrlV2 (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 l2_shrinkage, :: tensorflow::Input lr_power)
SparseApplyFtrlV2 (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 l2_shrinkage, :: tensorflow::Input lr_power, const SparseApplyFtrlV2::Attrs & attrs)

Atributos públicos
operation	Operation
out	:: tensorflow::Output

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

Funciones estáticas públicas
UseLocking (bool x)	Attrs

estructuras
tensorflow:: operaciones:: SparseApplyFtrlV2:: Atributos	Configuradores de atributos opcionales para SparseApplyFtrlV2 .

Atributos públicos

operación

Operation operation

afuera

::tensorflow::Output out

Funciones públicas

SparseApplyFtrlV2

 SparseApplyFtrlV2(
  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 l2_shrinkage,
  ::tensorflow::Input lr_power
)

SparseApplyFtrlV2

 SparseApplyFtrlV2(
  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 l2_shrinkage,
  ::tensorflow::Input lr_power,
  const SparseApplyFtrlV2::Attrs & attrs
)

nodo

::tensorflow::Node * node() const 

operador::tensorflow::Entrada

 operator::tensorflow::Input() const 

operador::tensorflow::Salida

 operator::tensorflow::Output() const 

Funciones estáticas públicas

UsoBloqueo

Attrs UseLocking(
  bool x
)