SparseApplyFtrl

classe finale publique SparseApplyFtrl

Mettez à jour les entrées pertinentes dans '*var' selon le schéma Ftrl-proximal.

C'est pour les lignes pour lesquelles nous avons grad, nous mettons à jour var, accumulé et linéaire comme suit : 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 quadratique = 1,0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (signe (linéaire) * l1 - linéaire) / quadratique si |linéaire| > l1 sinon 0,0 cumul = accum_new

Classes imbriquées

classe SparseApplyFtrl.Options Attributs facultatifs pour SparseApplyFtrl

Constantes

Chaîne OP_NAME Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow

Méthodes publiques

Sortie <T>
comme Sortie ()
Renvoie le handle symbolique du tenseur.
statique <T étend TType > SparseApplyFtrl <T>
créer ( Scope scope, Opérande <T> var, Opérande <T> accum, Opérande <T> linéaire, Opérande <T> grad, Opérande <? étend TNumber > indices, Opérande <T> lr, Opérande <T> l1, Opérande <T> l2, Opérande <T> l2Retrait, Opérande <T> lrPuissance, Options... options)
Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération SparseApplyFtrl.
SparseApplyFtrl.Options statique
multiplierLinearByLr (booléen multiplierLinearByLr)
Sortie <T>
dehors ()
Identique à "var".
SparseApplyFtrl.Options statique
useLocking (booléen useLocking)

Méthodes héritées

Constantes

chaîne finale statique publique OP_NAME

Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow

Valeur constante : "SparseApplyFtrlV2"

Méthodes publiques

sortie publique <T> asOutput ()

Renvoie le handle symbolique du tenseur.

Les entrées des opérations TensorFlow sont les sorties d'une autre opération TensorFlow. Cette méthode est utilisée pour obtenir un handle symbolique qui représente le calcul de l’entrée.

public static SparseApplyFtrl <T> create ( Portée de la portée , Opérande <T> var, Opérande <T> accum, Opérande <T> linéaire, Opérande <T> grad, Opérande <? étend TNumber > indices, Opérande <T> lr, Opérande <T> l1, Opérande <T> l2, Opérande <T> l2Retrait, Opérande <T> lrPuissance, Options... options)

Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération SparseApplyFtrl.

Paramètres
portée portée actuelle
var Doit provenir d'une variable ().
cumuler Doit provenir d'une variable ().
linéaire Doit provenir d'une variable ().
diplômé Le dégradé.
indices Un vecteur d'indices dans la première dimension de var et cumul.
g / D Facteur d'échelle. Ça doit être un scalaire.
l1 Régularisation L1. Ça doit être un scalaire.
l2 Régularisation du retrait L2. Ça doit être un scalaire.
lrPower Facteur d'échelle. Ça doit être un scalaire.
choix porte des valeurs d'attributs facultatifs
Retour
  • une nouvelle instance de SparseApplyFtrl

public statique SparseApplyFtrl.Options multiplierLinearByLr (booléenmultipliLinearByLr)

sortie publique <T> out ()

Identique à "var".

public statique SparseApplyFtrl.Options useLocking (booléen useLocking)

Paramètres
utiliserVerrouillage Si `True`, la mise à jour des tenseurs var et cumul sera protégée par un verrou ; sinon, le comportement n'est pas défini, mais peut présenter moins de conflits.