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	Operation
out	:: tensorflow::Output

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)	Attrs

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
)