ApplyFtrl

kelas akhir publik ApplyFtrl

Perbarui '*var' sesuai dengan skema Ftrl-proksimal.

grad_with_shrinkage = grad + 2 * l2_shrinkage * var accum_new = accum + grad * grad linear += grad_with_shrinkage - (accum_new^(-lr_power) - accum^(-lr_power)) / lr * var kuadrat = 1.0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (tanda(linier) * l1 - linier) / kuadrat jika |linier| > l1 lain 0,0 akumulasi = akumulasi_baru

Kelas Bersarang

kelas TerapkanFtrl.Opsi Atribut opsional untuk ApplyFtrl

Konstanta

Rangkaian OP_NAME Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Metode Publik

Keluaran <T>
sebagai Keluaran ()
Mengembalikan pegangan simbolis tensor.
statis <T memperluas TType > ApplyFtrl <T>
buat ( Lingkup lingkup, Operand <T> var, Operand <T> accum, Operand <T> linear, Operand <T> grad, Operand <T> lr, Operand <T> l1, Operand <T> l2, Operand <T > l2Penyusutan, Operan <T> lrPower, Opsi... opsi)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi ApplyFtrl baru.
ApplyFtrl.Options statis
berkembang biakLinearByLr (Boolean berkembang biakLinearByLr)
Keluaran <T>
keluar ()
Sama seperti "var".
ApplyFtrl.Options statis
useLocking (penguncian penggunaan Boolean)

Metode Warisan

Konstanta

String akhir statis publik OP_NAME

Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Nilai Konstan: "ApplyFtrlV2"

Metode Publik

Keluaran publik <T> sebagai Keluaran ()

Mengembalikan pegangan simbolis tensor.

Masukan ke operasi TensorFlow adalah keluaran dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.

public static ApplyFtrl <T> buat ( Lingkup lingkup, Operand <T> var, Operand <T> accum, Operand <T> linear, Operand <T> grad, Operand <T> lr, Operand <T> l1, Operand <T > l2, Operan <T> l2Penyusutan, Operan <T> lrPower, Opsi... opsi)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi ApplyFtrl baru.

Parameter
cakupan ruang lingkup saat ini
var Harus dari Variabel().
akumulasi Harus dari Variabel().
linier Harus dari Variabel().
lulusan Gradien.
lr Faktor skala. Pasti skalar.
l1 Regularisasi L1. Pasti skalar.
l2 Regularisasi penyusutan L2. Pasti skalar.
lrKekuatan Faktor skala. Pasti skalar.
pilihan membawa nilai atribut opsional
Kembali
  • contoh baru dari ApplyFtrl

public static ApplyFtrl.Options MultiLinearByLr (Boolean MultiLinearByLr)

Keluaran publik <T> keluar ()

Sama seperti "var".

ApplyFtrl.Options useLocking statis publik (Boolean useLocking)

Parameter
gunakan Penguncian Jika `True`, pembaruan tensor var dan accum akan dilindungi oleh kunci; jika tidak, perilaku tersebut tidak terdefinisikan, namun mungkin menunjukkan lebih sedikit pertentangan.