tensorflow::ops::SparseApplyFtrl

#include <training_ops.h>

Обновите соответствующие записи в '*var' в соответствии со схемой Ftrl-проксимального доступа.

Краткое содержание

Для строк, для которых у нас есть значение grad, мы обновляем значения 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:

  • scope: Объект Scope
  • var: Должно быть из функции Variable().
  • accum: Должно быть из переменной (Variable()).
  • линейный: Должно быть из функции Variable().
  • grad: Градиент.
  • индексы: Вектор индексов, помещенный в первое измерение переменных и накоплений.
  • lr: Масштабный коэффициент. Должен быть скалярным значением.
  • l1: L1-регуляризация. Должна быть скалярной величиной.
  • l2: L2-регуляризация. Должна быть скалярной величиной.
  • lr_power: Масштабный коэффициент. Должен быть скалярным значением.

Дополнительные атрибуты (см. Attrs ):

  • use_locking: Если True , обновление тензоров var и accum будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может демонстрировать меньшую конкуренцию.

Возвращает:

  • 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)

Общедоступные атрибуты

operation
out

Общественные функции

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

Открытые статические функции

UseLocking (bool x)

Структуры

tensorflow::ops::SparseApplyFtrl::Attrs

Дополнительные параметры установки атрибутов для SparseApplyFtrl .

Общедоступные атрибуты

операция 

Operation operation

вне 

::tensorflow::Output out

Общественные функции

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
)

узел 

::tensorflow::Node * node() const

оператор::tensorflow::Input 

 operator::tensorflow::Input() const

оператор::tensorflow::Output 

 operator::tensorflow::Output() const

Открытые статические функции

UseLocking 

Attrs UseLocking(
  bool x
)