텐서플로우:: ops:: SparseApplyFtrl

#include <training_ops.h>

Ftrl-근접 체계에 따라 '*var'의 관련 항목을 업데이트합니다.

요약

즉, grad 값이 있는 행의 경우 var, accum 및 linear를 다음과 같이 업데이트합니다.

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

논거:

  • 범위: Scope 객체
  • var: Variable()에서 가져온 값이어야 합니다.
  • accum: Variable()에서 가져와야 합니다.
  • 선형: Variable()에서 가져온 값이어야 합니다.
  • grad: 기울기.
  • 인덱스: var와 accum의 첫 번째 차원에 대한 인덱스 벡터입니다.
  • lr: 스케일링 계수. 스칼라 값이어야 합니다.
  • l1: L1 정규화. 스칼라 값이어야 합니다.
  • l2: L2 정규화. 스칼라 값이어야 합니다.
  • lr_power: 스케일링 계수. 스칼라 값이어야 합니다.

선택적 속성( Attrs 참조):

  • use_locking: True 로 설정하면 변수 및 누적 텐서 업데이트가 락으로 보호됩니다. 그렇지 않으면 동작이 정의되지 않지만 경합이 줄어들 수 있습니다.

보고:

  • Output : "var"와 동일합니다.

생성자와 소멸자

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)

공개 속성

operation
out

공공 기능

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

공개 정적 함수

UseLocking (bool x)

구조

텐서플로우:: ops:: SparseApplyFtrl:: Attrs

SparseApplyFtrl 에 대한 선택적 속성 설정기입니다.

공개 속성

작업 

Operation operation

밖으로 

::tensorflow::Output out

공공 기능

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
)

마디 

::tensorflow::Node * node() const

연산자::텐서플로우::입력 

 operator::tensorflow::Input() const

연산자::텐서플로우::출력 

 operator::tensorflow::Output() const

공개 정적 함수

잠금 사용 

Attrs UseLocking(
  bool x
)