tensorflow :: ops :: SparseApplyFtrl

#include <training_ops.h>

Aggiorna le voci pertinenti in "* var" secondo lo schema Ftrl-prossimale.

Sommario

Cioè per le righe per cui abbiamo grad, aggiorniamo var, accum e linear come segue:

$$accum_new = accum + grad * grad$$
$$linear += grad + (accum_{new}^{-lr_{power} } - accum^{-lr_{power} } / lr * var$$
$$quadratic = 1.0 / (accum_{new}^{lr_{power} } * lr) + 2 * l2$$
$$var = (sign(linear) * l1 - linear) / quadratic\ if\ |linear| > l1\ else\ 0.0$$
$$accum = accum_{new}$$

Argomenti:

  • scope: un oggetto Scope
  • var: dovrebbe provenire da una variabile ().
  • accum: dovrebbe provenire da una variabile ().
  • lineare: dovrebbe provenire da una variabile ().
  • grad: Il gradiente.
  • indici: un vettore di indici nella prima dimensione di var e accum.
  • lr: fattore di scala. Deve essere uno scalare.
  • l1: regolarizzazione L1. Deve essere uno scalare.
  • l2: regolarizzazione L2. Deve essere uno scalare.
  • lr_power: fattore di scala. Deve essere uno scalare.

Attributi opzionali (vedi Attrs ):

  • use_locking: se True , l'aggiornamento dei tensori var e accum sarà protetto da un lock; in caso contrario, il comportamento è indefinito, ma potrebbe presentare meno contese.

Ritorna:

Costruttori e distruttori

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)

Attributi pubblici

operation
out

Funzioni pubbliche

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

Funzioni statiche pubbliche

UseLocking (bool x)

Structs

tensorflow :: ops :: SparseApplyFtrl :: Attr

Setter attributi facoltativi per SparseApplyFtrl .

Attributi pubblici

operazione

Operation operation

su

::tensorflow::Output out

Funzioni pubbliche

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
)

nodo

::tensorflow::Node * node() const 

operator :: tensorflow :: Input

 operator::tensorflow::Input() const 

operator :: tensorflow :: Output

 operator::tensorflow::Output() const 

Funzioni statiche pubbliche

UseLocking

Attrs UseLocking(
  bool x
)