텐서플로우:: 작전:: SparseApplyFtrlV2

#include <training_ops.h>

Ftrl-proximal 체계에 따라 '*var'의 관련 항목을 업데이트합니다.

요약

즉, grad가 있는 행에 대해 다음과 같이 var, accum 및 선형을 업데이트합니다. grad_with_shrinkage = grad + 2 * l2_shrinkage * var accum_new = accum + grad_with_shrinkage * grad_with_shrinkage 선형 += grad_with_shrinkage + (accum_new^(-lr_power) - accum^ (-lr_power)) / lr * var 2차 = 1.0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (sign(linear) * l1 - 선형) / 2차 if |linear| > l1 else 0.0 accum = accum_new

인수:

  • 범위: 범위 개체
  • var: Variable()에서 가져와야 합니다.
  • accum: Variable()에서 가져와야 합니다.
  • 선형: Variable()에서 가져와야 합니다.
  • grad: 그라데이션입니다.
  • indices: var 및 accum의 첫 번째 차원에 대한 인덱스 벡터입니다.
  • lr: 스케일링 팩터. 스칼라여야 합니다.
  • l1: L1 정규화. 스칼라여야 합니다.
  • l2: L2 수축 ​​정규화. 스칼라여야 합니다.
  • lr_power: 스케일링 팩터. 스칼라여야 합니다.

선택적 속성( Attrs 참조):

  • use_locking: True 인 경우 var 및 accum 텐서 업데이트는 잠금으로 보호됩니다. 그렇지 않으면 동작이 정의되지 않지만 경합이 덜 나타날 수 있습니다.

보고:

  • Output : "var"과 동일합니다.

생성자와 소멸자

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)

공개 속성

operation
out

공공 기능

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

공개 정적 함수

UseLocking (bool x)

구조체

텐서플로우:: ops:: SparseApplyFtrlV2:: Attrs

SparseApplyFtrlV2 에 대한 선택적 속성 설정자입니다.

공개 속성

작업 

Operation operation

밖으로 

::tensorflow::Output out

공공 기능

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
)

마디 

::tensorflow::Node * node() const

연산자::텐서플로우::입력 

 operator::tensorflow::Input() const

연산자::텐서플로우::출력 

 operator::tensorflow::Output() const

공개 정적 함수

사용잠금 

Attrs UseLocking(
  bool x
)