tensorflow:: ops:: SparseApplyFtrl

#include <training_ops.h>

Ftrl-proximalスキームに従って、'*var'内の関連するエントリを更新します。

まとめ

これは、勾配が分かっている行について、var、accum、linearを次のように更新するということです。

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

議論:

  • 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: 勾配。
  • インデックス: var と accum の第 1 次元へのインデックスのベクトル。
  • lr: スケーリング係数。スカラー値である必要があります。
  • l1: L1正則化。スカラー値である必要があります。
  • l2: L2正則化。スカラー値である必要があります。
  • lr_power: スケーリング係数。スカラー値である必要があります。

オプション属性（ Attrs参照）：

  • use_locking: Trueの場合、var および accum テンソルの更新はロックによって保護されます。それ以外の場合は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。

返品:

  • Output : "var" と同じです。

コンストラクターとデストラクタ

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)

公開属性

operation
out

公的機能

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

パブリック静的関数

UseLocking (bool x)

構造

tensorflow:: ops:: SparseApplyFtrl:: Attrs

SparseApplyFtrlのオプション属性セッター。

公開属性

手術

Operation operation

外

::tensorflow::Output out

公的機能

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

operator::tensorflow::Input 

 operator::tensorflow::Input() const

operator::tensorflow::Output 

 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
)