tensorflow:: ops:: SparseApplyFtrl

#include <training_ops.h>

قم بتحديث الإدخالات ذات الصلة في '*var' وفقًا لمخطط Ftrl-proximal.

ملخص

بالنسبة للصفوف التي لدينا تدرج لها، نقوم بتحديث التباين والتراكم والخطية على النحو التالي:

$$accum_new = accum + grad * grad$$

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

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

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

$$accum = accum_{new}$$

الحجج:

• النطاق: كائن النطاق
• var: يجب أن يكون من نوع Variable().
• accum: يجب أن يكون من متغير ().
• خطي: يجب أن يكون من متغير ().
• grad: التدرج.
• المؤشرات: متجه من المؤشرات في البعد الأول من التباين والتراكم.
• lr: عامل القياس. يجب أن يكون قيمة عددية.
• l1: تنظيم L1. يجب أن يكون قيمة عددية.
• l2: تنظيم L2. يجب أن يكون قيمة عددية.
• lr_power: عامل القياس. يجب أن يكون قيمة عددية.

السمات الاختيارية (انظر Attrs ):

• استخدام القفل: إذا كانت True ، فسيتم حماية تحديث موترات var و accum بواسطة قفل؛ وإلا فإن السلوك غير محدد، ولكنه قد يُظهر تنازعًا أقل.

المرتجعات:

• Output : نفس الناتج "var".

البناة والمدمرون
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)

السمات العامة
operation	Operation
out	:: tensorflow::Output

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

الدوال الثابتة العامة
UseLocking (bool x)	Attrs

الهياكل
tensorflow:: ops:: SparseApplyFtrl:: Attrs	أدوات تعيين السمات الاختيارية لـ SparseApplyFtrl .

السمات العامة

عملية

Operation operation

خارج

::tensorflow::Output out

الوظائف العامة

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
)

العقدة

::tensorflow::Node * node() const 

operator::tensorflow::Input

 operator::tensorflow::Input() const 

operator::tensorflow::Output

 operator::tensorflow::Output() const 

الدوال الثابتة العامة

قفل الاستخدام

Attrs UseLocking(
  bool x
)