ApplyFtrl

genel final sınıfı ApplyFtrl

'*var'ı Ftrl-proximal şemasına göre güncelleyin.

grad_with_shrinkage = grad + 2 * l2_shrinkage * var accum_new = birikim + grad * grad doğrusal += grad_with_shrinkage - (accum_new^(-lr_power) - accum^(-lr_power)) / lr * var ikinci dereceden = 1,0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (işaret(doğrusal) * l1 - doğrusal) / ikinci dereceden if |doğrusal| > l1 else 0.0 birikim = birikim_yeni

İç İçe Sınıflar

sınıf ApplyFtrl.Options ApplyFtrl için isteğe bağlı özellikler

Sabitler

Sicim OP_NAME Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Genel Yöntemler

Çıkış <T>
Çıkış olarak ()
Tensörün sembolik tutamacını döndürür.
static <T, TType'ı genişletir > ApplyFtrl <T>
create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> var, İşlenen <T> accum, İşlenen <T> doğrusal, İşlenen <T> grad, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> l1, İşlenen <T> l2, İşlenen <T > l2Büzülme, İşlenen <T> lrGüç, Seçenekler... seçenekler)
Yeni bir ApplyFtrl işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
statik ApplyFtrl.Options
ÇarpmaLinearByLr (Boolean çarpmaLinearByLr)
Çıkış <T>
dışarı ()
"Var" ile aynı.
statik ApplyFtrl.Options
useLocking (Boolean useLocking)

Kalıtsal Yöntemler

Sabitler

genel statik son Dize OP_NAME

Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Sabit Değer: "ApplyFtrlV2"

Genel Yöntemler

genel Çıkış <T> asOutput ()

Tensörün sembolik tutamacını döndürür.

TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girişin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tanıtıcı elde etmek için kullanılır.

public static ApplyFtrl <T> create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> var, İşlenen <T> birikimi, İşlenen <T> doğrusal, İşlenen <T> grad, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> l1, İşlenen <T > l2, İşlenen <T> l2Büzülme, İşlenen <T> lrGüç, Seçenekler... seçenekler)

Yeni bir ApplyFtrl işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.

Parametreler
kapsam mevcut kapsam
var Bir Variable()'dan olmalıdır.
birikim Bir Variable()'dan olmalıdır.
doğrusal Bir Variable()'dan olmalıdır.
mezun Gradyan.
IR Ölçekleme faktörü. Bir skaler olmalı.
l1 L1 düzenlemesi. Bir skaler olmalı.
l2 L2 büzülme düzenlemesi. Bir skaler olmalı.
lrGüç Ölçekleme faktörü. Bir skaler olmalı.
seçenekler isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır
İadeler
  • ApplyFtrl'in yeni bir örneği

public static ApplyFtrl.Options çarpınLinearByLr (Boolean çarpınLinearByLr)

genel Çıkış <T> out ()

"Var" ile aynı.

public static ApplyFtrl.Options useLocking (Boolean useLocking)

Parametreler
KullanımKilitleme 'Doğru' ise var ve accum tensörlerinin güncellenmesi bir kilitle korunacaktır; aksi takdirde davranış tanımsızdır ancak daha az çekişme sergileyebilir.