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ApplyFtrl

ApplyFtrl public final class

Actualice '* var' de acuerdo con el esquema Ftrl-proximal.

grad_with_shrinkage = grad + 2 * l2_shrinkage * var acum_new = acum + grad * grad linear + = grad_with_shrinkage - (acum_new ^ (- lr_power) - acum ^ (- lr_power)) / lr * var quadratic = 1.0 / (acum_new ^ (lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (signo (lineal) * l1 - lineal) / cuadrático si | lineal | > l1 else 0.0 acumula = acumula_nuevo

Clases anidadas

clase ApplyFtrl.Options Los atributos opcionales para ApplyFtrl

Constantes

Cuerda OP_NAME El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow

Métodos públicos

Salida <T>	asOutput () Devuelve el identificador simbólico del tensor.
estática <T se extiende Ttype > ApplyFtrl <T>	crear ( Alcance alcance, operando <T> var, operando <T> acum, operando <T> lineal, operando <T> grad, operando <T> lr, operando <T> L1, operando <T> L2, operando <T > l2Shrinkage, operando <T> lrPower, opciones ... opciones) Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación ApplyFtrl.
estáticas ApplyFtrl.Options	multiplyLinearByLr (Boolean multiplyLinearByLr)
Salida <T>	fuera () Igual que "var".
estáticas ApplyFtrl.Options	useLocking (Boolean useLocking)

Métodos heredados

De la clase org.tensorflow.op.RawOp

booleano final	es igual a (Object obj)
int final	hashCode ()
Operación	op () Devuelva esta unidad de cálculo como una sola `Operation` .
cadena final	toString ()

De la clase java.lang.Object

booleano	equals (Object arg0)
Clase final <?>	getClass ()
En t	hashCode ()
vacío final	notificar ()
vacío final	notifyAll ()
Cuerda	toString ()
vacío final	espera (tiempo arg0, arg1 int)
vacío final	espera (arg0 largo)
vacío final	wait ()

Desde la interfaz org.tensorflow.op.Op

abstracta ExecutionEnvironment	env () Devuelve el entorno de ejecución en el que se creó esta operación.
abstracta Operación	op () Devuelva esta unidad de cálculo como una sola `Operation` .

Desde la interfaz org.tensorflow.Operand

abstracta de salida <T>	asOutput () Devuelve el identificador simbólico del tensor.
T abstracto	asTensor () Devuelve el tensor en este operando.
abstracta Forma	forma () Devuelve el (posiblemente parcialmente conocida) forma del tensor se hace referencia por la `Output` de esta operando.
clase abstracta <T>	escriba () Devuelve el tipo de tensor de este operando

Desde la interfaz org.tensorflow.ndarray.Shaped

int abstracto	rango ()
abstracta Forma	forma ()
abstracto largo	tamaño () Calcula y devuelve el tamaño total de este contenedor, en número de valores.

Constantes

OP_NAME pública final static String

El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow

Valor constante: "ApplyFtrlV2"

Métodos públicos

pública de salida <T> asOutput ()

Devuelve el identificador simbólico del tensor.

Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.

public static ApplyFtrl <T> crear ( Alcance alcance, operando <T> var, operando <T> acum, operando <T> lineal, operando <T> grad, operando <T> lr, operando <T> L1, operando <T > L2, operando <T> l2Shrinkage, operando <T> lrPower, opciones ... opciones)

Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación ApplyFtrl.

Parámetros

alcance	alcance actual
var	Debe ser de una variable ().
acumular	Debe ser de una variable ().
lineal	Debe ser de una variable ().
graduado	El gradiente.
lr	Factor de escala. Debe ser un escalar.
l1	Regularización L1. Debe ser un escalar.
l2	Regularización de contracción L2. Debe ser un escalar.
lrPower	Factor de escala. Debe ser un escalar.
opciones	lleva valores de atributos opcionales

Devoluciones

una nueva instancia de ApplyFtrl

public static ApplyFtrl.Options multiplyLinearByLr (booleano multiplyLinearByLr)

pública de salida <T> a cabo ()

Igual que "var".

public static ApplyFtrl.Options useLocking (booleano useLocking)

Parámetros

useLocking	Si es "Verdadero", la actualización de los tensores var y acumuladores estará protegida por un bloqueo; de lo contrario, el comportamiento no está definido, pero puede presentar menos contención.