تدفق التوتر:: العمليات:: SparseApplyFtrlV2

#include <training_ops.h>

قم بتحديث الإدخالات ذات الصلة في '*var' وفقًا لمخطط Ftrl-proximal.

ملخص

هذا بالنسبة للصفوف التي لدينا تدرج لها، نقوم بتحديث var وaccum و الخطي كما يلي: grad_with_shrinkage = grad + 2 * l2_shrinkage * var accum_new = accum + grad_with_shrinkage * grad_with_shrinkage الخطي += grad_with_shrinkage + (accum_new^(-lr_power) - accum^ (-lr_power)) / lr * var تربيعي = 1.0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (sign(linear) * l1 - خطي) / تربيعي if |خطي| > l1 آخر 0.0 تراكم = تراكم_جديد

الحجج:

  • النطاق: كائن النطاق
  • فار: يجب أن يكون من متغير ().
  • تراكم: يجب أن يكون من متغير ().
  • خطي: يجب أن يكون من متغير ().
  • غراد: التدرج.
  • المؤشرات: متجه للمؤشرات في البعد الأول من var وaccum.
  • lr: عامل التحجيم. يجب أن يكون العددية.
  • l1: تسوية L1. يجب أن يكون العددية.
  • l2: تنظيم الانكماش L2. يجب أن يكون العددية.
  • lr_power: عامل التحجيم. يجب أن يكون العددية.

السمات الاختيارية (انظر Attrs ):

  • use_locking: إذا كان True ، فسيتم حماية تحديث موترتي var وaccum بواسطة قفل؛ وإلا فإن السلوك غير محدد، ولكنه قد يحمل قدرًا أقل من الخلاف.

العوائد:

البنائين والمدمرين

SparseApplyFtrlV2 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input linear, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input l2_shrinkage, :: tensorflow::Input lr_power)
SparseApplyFtrlV2 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input linear, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input l2_shrinkage, :: tensorflow::Input lr_power, const SparseApplyFtrlV2::Attrs & attrs)

الصفات العامة

operation
out

الوظائف العامة

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

وظائف ثابتة العامة

UseLocking (bool x)

الهياكل

Tensorflow:: ops:: SparseApplyFtrlV2:: Attrs

محددات السمات الاختيارية لـ SparseApplyFtrlV2 .

الصفات العامة

عملية 

Operation operation

خارج 

::tensorflow::Output out

الوظائف العامة

SparseApplyFtrlV2 

 SparseApplyFtrlV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input linear,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input l2_shrinkage,
  ::tensorflow::Input lr_power
)

SparseApplyFtrlV2 

 SparseApplyFtrlV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input linear,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input l2_shrinkage,
  ::tensorflow::Input lr_power,
  const SparseApplyFtrlV2::Attrs & attrs
)

العقدة 

::tensorflow::Node * node() const

المشغل::tensorflow::الإدخال 

 operator::tensorflow::Input() const

المشغل::tensorflow::الإخراج 

 operator::tensorflow::Output() const

وظائف ثابتة العامة

UseLocking 

Attrs UseLocking(
  bool x
)