ApplyFtrl

パブリック最終クラスApplyFtrl

Ftrl-proximal スキームに従って「*var」を更新します。

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 * varquadratic = 1.0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (sign(linear) * l1 - 線形) / 二次式 if |linear| > l1 else 0.0 accum = accum_new

ネストされたクラス

クラス適用Ftrl.オプションApplyFtrlのオプションの属性

定数

弦OP_NAME TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

パブリックメソッド

出力<T>
asOutput ()
テンソルのシンボリック ハンドルを返します。
static <T extends TType > applyFtrl <T>
create (スコープscope,オペランド<T> var,オペランド<T> accum,オペランド<T> Linear,オペランド<T> grad,オペランド<T> lr,オペランド<T> l1,オペランド<T> l2,オペランド<T > l2Shrinkage、オペランド<T> lrPower、オプション...オプション)
新しいApplyFtrl操作をラップするクラスを作成するファクトリメソッド。
静的ApplyFtrl.Options
multiplyLinearByLr (ブール値 multiplyLinearByLr)
出力<T>
外（）
「var」と同じです。
静的ApplyFtrl.Options
useLocking (ブール型 useLocking)

継承されたメソッド

定数

パブリック静的最終文字列OP_NAME

TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

定数値: "ApplyFtrlV2"

パブリックメソッド

public Output <T> asOutput ()

テンソルのシンボリック ハンドルを返します。

TensorFlow オペレーションへの入力は、別の TensorFlow オペレーションの出力です。このメソッドは、入力の計算を表すシンボリック ハンドルを取得するために使用されます。

public static applyFtrl <T> create (スコープscope,オペランド<T> var,オペランド<T> accum,オペランド<T> Linear,オペランド<T> grad,オペランド<T> lr,オペランド<T> l1,オペランド<T> > l2、オペランド<T> l2Shrinkage、オペランド<T> lrPower、オプション...オプション)

新しいApplyFtrl操作をラップするクラスを作成するファクトリメソッド。

パラメーター
範囲現在のスコープ
変数Variable() から取得する必要があります。
蓄積Variable() から取得する必要があります。
線形Variable() から取得する必要があります。
卒業生グラデーション。
lrスケーリング係数。スカラーでなければなりません。
l1 L1 正則化。スカラーでなければなりません。
l2 L2 収縮の正則化。スカラーでなければなりません。
lrパワースケーリング係数。スカラーでなければなりません。
オプションオプションの属性値を持ちます
戻り値
  • applyFtrl の新しいインスタンス

public static applyFtrl.Options multiplyLinearByLr (ブール値 multiplyLinearByLr)

public出力<T> out ()

「var」と同じです。

public static applyFtrl.Options useLocking (ブール型 useLocking)

パラメーター
使用ロック「True」の場合、var テンソルと accum テンソルの更新はロックによって保護されます。それ以外の場合、動作は未定義ですが、競合が少なくなる可能性があります。