টেনসরফ্লো :: অপস:: ResourceSparseApplyFtrl
#include <training_ops.h>
Ftrl-প্রক্সিমাল স্কিম অনুযায়ী '*var'-এ প্রাসঙ্গিক এন্ট্রি আপডেট করুন।
সারাংশ
যে সারিগুলির জন্য আমাদের গ্র্যাড আছে, আমরা var, accum এবং লিনিয়ার আপডেট করি নিম্নরূপ: accum_new = accum + grad * grad linear += grad - (accum_new^(-lr_power) - accum^(-lr_power)) / lr * var দ্বিঘাত = 1.0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (চিহ্ন(রৈখিক) * l1 - রৈখিক) / দ্বিঘাত যদি |লিনিয়ার| > l1 else 0.0 accum = accum_new
যুক্তি:
- স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
- var: একটি পরিবর্তনশীল() থেকে হওয়া উচিত।
- accum: একটি পরিবর্তনশীল() থেকে হতে হবে।
- রৈখিক: একটি পরিবর্তনশীল() থেকে হওয়া উচিত।
- grad: গ্রেডিয়েন্ট।
- সূচক: var এবং accum-এর প্রথম মাত্রায় সূচকগুলির একটি ভেক্টর।
- lr: স্কেলিং ফ্যাক্টর। একটি স্কেলার হতে হবে।
- l1: L1 নিয়মিতকরণ। একটি স্কেলার হতে হবে।
- l2: L2 নিয়মিতকরণ। একটি স্কেলার হতে হবে।
- lr_power: স্কেলিং ফ্যাক্টর। একটি স্কেলার হতে হবে।
ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য (দেখুন Attrs
):
- use_locking: যদি
True
, var এবং accum tensors আপডেট করা একটি লক দ্বারা সুরক্ষিত হবে; অন্যথায় আচরণটি অনির্ধারিত, তবে কম বিরোধ প্রদর্শন করতে পারে।
রিটার্ন:
- সৃষ্ট
Operation
কনস্ট্রাক্টর এবং ডেস্ট্রাক্টর | |
---|---|
ResourceSparseApplyFtrl (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) | |
ResourceSparseApplyFtrl (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 ResourceSparseApplyFtrl::Attrs & attrs) |
পাবলিক বৈশিষ্ট্য | |
---|---|
operation |
পাবলিক ফাংশন | |
---|---|
operator::tensorflow::Operation () const |
পাবলিক স্ট্যাটিক ফাংশন | |
---|---|
MultiplyLinearByLr (bool x) | |
UseLocking (bool x) |
কাঠামো | |
---|---|
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyFtrl:: Attrs | ResourceSparseApplyFtrl- এর জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য নির্ধারণকারী। |
পাবলিক বৈশিষ্ট্য
অপারেশন
Operation operation
পাবলিক ফাংশন
ResourceSparseApplyFtrl
ResourceSparseApplyFtrl( 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 )
ResourceSparseApplyFtrl
ResourceSparseApplyFtrl( 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 ResourceSparseApplyFtrl::Attrs & attrs )
অপারেটর::টেনসরফ্লো::অপারেশন
operator::tensorflow::Operation() const
পাবলিক স্ট্যাটিক ফাংশন
গুনিত লিনিয়ারবিএলআর
Attrs MultiplyLinearByLr( bool x )
লকিং ব্যবহার করুন
Attrs UseLocking( bool x )