тензорный поток:: опс:: РазреженныйApplyFtrl

#include <training_ops.h>

Обновите соответствующие записи в '*var' в соответствии с Ftrl-проксимальной схемой.

Краткое содержание

То есть для строк, для которых у нас есть град, мы обновляем var, accum и Linear следующим образом:

$$accum_new = accum + grad * grad$$

$$linear += grad + (accum_{new}^{-lr_{power} } - accum^{-lr_{power} } / lr * var$$

$$quadratic = 1.0 / (accum_{new}^{lr_{power} } * lr) + 2 * l2$$

$$var = (sign(linear) * l1 - linear) / quadratic\ if\ |linear| > l1\ else\ 0.0$$

$$accum = accum_{new}$$

Аргументы:

• область: объект области.
• var: Должно быть из переменной().
• accum: Должно быть из переменной().
• линейный: должен быть из переменной().
• град: Градиент.
• индексы: вектор индексов в первом измерении var и accum.
• lr: коэффициент масштабирования. Должно быть скаляр.
• l1: регуляризация L1. Должно быть скаляр.
• l2: регуляризация L2. Должно быть скаляр.
• lr_power: Коэффициент масштабирования. Должно быть скаляр.

Необязательные атрибуты (см. Attrs ):

• use_locking: если True , обновление тензоров var и accum будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может вызывать меньше конфликтов.

Возврат:

• Output : То же, что и «var».

Конструкторы и деструкторы
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)

Публичные атрибуты
operation	Operation
out	:: tensorflow::Output

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

Публичные статические функции
UseLocking (bool x)	Attrs

Структуры
tensorflow::ops::SparseApplyFtrl::Attrs	Необязательные установщики атрибутов для SparseApplyFtrl .

Публичные атрибуты

операция

Operation operation

вне

::tensorflow::Output out

Общественные функции

РазреженныйApplyFtrl

 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
)

РазреженныйApplyFtrl

 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
)

узел

::tensorflow::Node * node() const 

оператор::tensorflow::Input

 operator::tensorflow::Input() const 

оператор::tensorflow::Выход

 operator::tensorflow::Output() const 

Публичные статические функции

Использование блокировки

Attrs UseLocking(
  bool x
)