Halaman ini diterjemahkan oleh Cloud Translation API.

ResourceApplyFtrl

kelas akhir publik ResourceApplyFtrl

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

grad_with_shrinkage = grad + 2 * l2_shrinkage * var accum_new = accum + grad_with_shrinkage * grad_with_shrinkage linier += 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 ResourceApplyFtrl.Options Atribut opsional untuk ResourceApplyFtrl

Konstanta

Rangkaian OP_NAME Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Metode Publik

statis <T memperluas TType > ResourceApplyFtrl	buat ( Lingkup lingkup, Operand <?> var, Operand <?> accum, Operand <?> 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 ResourceApplyFtrl baru.
ResourceApplyFtrl.Options statis	berkembang biakLinearByLr (Boolean berkembang biakLinearByLr)
ResourceApplyFtrl.Options statis	useLocking (penguncian penggunaan Boolean)

Metode Warisan

Dari kelas org.tensorflow.op.RawOp

boolean terakhir	sama dengan (Objek objek)
int terakhir	Kode hash ()
Operasi	op () Kembalikan unit komputasi ini sebagai satu `Operation` .
String terakhir	keString ()

Dari kelas java.lang.Object

boolean	sama dengan (Objek arg0)
Kelas terakhir<?>	dapatkan Kelas ()
ke dalam	Kode hash ()
kekosongan terakhir	memberitahu ()
kekosongan terakhir	beri tahuSemua ()
Rangkaian	keString ()
kekosongan terakhir	tunggu (arg0 panjang, int arg1)
kekosongan terakhir	tunggu (argumen panjang0)
kekosongan terakhir	Tunggu ()

Dari antarmuka org.tensorflow.op.Op

Lingkungan Eksekusi abstrak	env () Kembalikan lingkungan eksekusi tempat operasi ini dibuat.
Operasi abstrak	op () Kembalikan unit komputasi ini sebagai satu `Operation` .

Konstanta

String akhir statis publik OP_NAME

Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Nilai Konstan: "ResourceApplyFtrlV2"

Metode Publik

public static ResourceApplyFtrl buat ( Ruang lingkup , Operan <?> var, Operan <?> accum, Operan <?> 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 ResourceApplyFtrl 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 ResourceApplyFtrl

ResourceApplyFtrl.Options MultipLinearByLr statis publik (Boolean MultiplyLinearByLr)

ResourceApplyFtrl.Options statis publik useLocking (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.