সেন্সরফ্লো :: অপস :: SparseapplyFtrlV2

#include <training_ops.h>

Ftrl- প্রক্সিমাল স্কিম অনুযায়ী '* var' তে প্রাসঙ্গিক এন্ট্রি আপডেট করুন।

সারসংক্ষেপ

এটি হ'ল আমাদের সারিগুলির জন্য গ্রেড রয়েছে, আমরা নিম্নরূপে ভেরি, সংগ্রহ এবং রৈখিক আপডেট করি: গ্রেড_উইথ_স্রিংক = গ্রেড + 2 * এল 2_শ্রিংকেজ = ভ্যারোয়েস_নিউ = সংগ্রহ + গ্রেড * গ্রেড লিনিয়ার + = গ্রেড_উইথ_স্রিংকেজ - (একাউজ_নিউ ^ (- lr_power) - জমানো ^ (-lr_power)) / lr * var quadratic = 1.0 / (accum_new ^ (lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (সাইন (লিনিয়ার) * l1 - লিনিয়ার) / চতুর্ভুজ যদি | লিনিয়ার | > l1 অন্য 0.0 0.0 = সংগ্রহ_ নতুন

যুক্তি:

  • সুযোগ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
  • var: পরিবর্তনশীল () থেকে হওয়া উচিত।
  • সঞ্চয়: পরিবর্তনশীল () থেকে হওয়া উচিত।
  • রৈখিক: একটি চলক () থেকে হওয়া উচিত।
  • গ্রেড: গ্রেডিয়েন্ট।
  • সূচকসমূহ: ভের এবং সংগ্রহের প্রথম মাত্রায় সূচকগুলির একটি ভেক্টর।
  • lr: স্কেলিং ফ্যাক্টর। অবশ্যই একটি স্কেলার হতে হবে।
  • l1: এল 1 নিয়মিতকরণ। অবশ্যই একটি স্কেলার হতে হবে।
  • l2: এল 2 সঙ্কুচিত নিয়মিতকরণ। অবশ্যই একটি স্কেলার হতে হবে।
  • lr_power: স্কেলিং ফ্যাক্টর। অবশ্যই একটি স্কেলার হতে হবে।

Attrs বৈশিষ্ট্য ( Attrs ):

  • ব্যবহার_লকিং: যদি True হয় তবে ভেরি এবং সংগ্রহের টেন্ডারগুলি আপডেট করা কোনও লক দ্বারা সুরক্ষিত থাকবে; অন্যথায় আচরণটি সংজ্ঞায়িত হলেও কম বিতর্ক প্রদর্শন করতে পারে।

রিটার্নস:

  • Output : "ভার" হিসাবে একই।

নির্মাণকারী এবং ধ্বংসকারী

SparseApplyFtrlV2 (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 l2_shrinkage, :: tensorflow::Input lr_power)
SparseApplyFtrlV2 (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 l2_shrinkage, :: tensorflow::Input lr_power, const SparseApplyFtrlV2::Attrs & attrs)

জনসাধারণের গুণাবলী

operation
out

পাবলিক ফাংশন

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

পাবলিক স্ট্যাটিক ফাংশন

MultiplyLinearByLr (bool x)
UseLocking (bool x)

স্ট্রাক্টস

টেনসরফ্লো :: অপস :: স্পার্স অ্যাপ্লিএফটিআরএলভি 2 :: অ্যাটারস

SparseApplyFtrlV2 এর জন্য .চ্ছিক বৈশিষ্ট্য সেটটার

জনসাধারণের গুণাবলী

অপারেশন

Operation operation

আউট

::tensorflow::Output out

পাবলিক ফাংশন

SparseapplyFtrlV2

 SparseApplyFtrlV2(
  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 l2_shrinkage,
  ::tensorflow::Input lr_power
)

SparseapplyFtrlV2

 SparseApplyFtrlV2(
  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 l2_shrinkage,
  ::tensorflow::Input lr_power,
  const SparseApplyFtrlV2::Attrs & attrs
)

নোড

::tensorflow::Node * node() const 

অপারেটর :: টেনসরফ্লো :: ইনপুট

 operator::tensorflow::Input() const 

অপারেটর :: টেনসরফ্লো :: আউটপুট

 operator::tensorflow::Output() const 

পাবলিক স্ট্যাটিক ফাংশন

মাল্টিপ্লাইলাইনারবাইএলআর

Attrs MultiplyLinearByLr(
  bool x
)

ইউজলকিং

Attrs UseLocking(
  bool x
)