टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: ApplyFtrlV2
#include <training_ops.h>
Ftrl-प्रॉक्सिमल योजना के अनुसार '*var' को अपडेट करें।
सारांश
ग्रेड_विथ_श्रिंकेज = ग्रेड + 2 * एल2_श्रिंकेज * वर एक्युम_न्यू = एक्यूम + ग्रेड_विद_श्रिंकेज * ग्रेड_विथ_श्रिंकेज लीनियर + = ग्रेड_विद_श्रिंकेज + (accum_new^(-lr_power) - accum^(-lr_power)) / lr * var क्वाड्रैटिक = 1.0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (चिह्न(रैखिक) * l1 - रैखिक) / द्विघात यदि |रैखिक| > एल1 अन्यथा 0.0 संचय = संचय_नया
तर्क:
- स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
- var: एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
- संचय: एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
- रैखिक: एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
- ग्रेड: ग्रेडिएंट.
- एलआर: स्केलिंग कारक। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
- एल1: एल1 नियमितीकरण। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
- एल2: एल2 सिकुड़न नियमितीकरण। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
- lr_power: स्केलिंग कारक। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs
):
- उपयोग_लॉकिंग: यदि
True
, तो var और Accum Tensors का अद्यतनीकरण लॉक द्वारा संरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद प्रदर्शित कर सकता है।
रिटर्न:
-
Output
: "var" के समान।
निर्माता और विध्वंसक | |
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ApplyFtrlV2 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input linear, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input l2_shrinkage, :: tensorflow::Input lr_power) | |
ApplyFtrlV2 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input linear, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input l2_shrinkage, :: tensorflow::Input lr_power, const ApplyFtrlV2::Attrs & attrs) |
सार्वजनिक गुण | |
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operation | |
out |
सार्वजनिक समारोह | |
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node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
सार्वजनिक स्थैतिक कार्य | |
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UseLocking (bool x) |
संरचनाएँ | |
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टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: ApplyFtrlV2:: Attrs | ApplyFtrlV2 के लिए वैकल्पिक विशेषता सेटर। |
सार्वजनिक गुण
संचालन
Operation operation
बाहर
::tensorflow::Output out
सार्वजनिक समारोह
ApplyFtrlV2
ApplyFtrlV2( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input accum, ::tensorflow::Input linear, ::tensorflow::Input grad, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input l1, ::tensorflow::Input l2, ::tensorflow::Input l2_shrinkage, ::tensorflow::Input lr_power )
ApplyFtrlV2
ApplyFtrlV2( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input accum, ::tensorflow::Input linear, ::tensorflow::Input grad, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input l1, ::tensorflow::Input l2, ::tensorflow::Input l2_shrinkage, ::tensorflow::Input lr_power, const ApplyFtrlV2::Attrs & attrs )
नोड
::tensorflow::Node * node() const
ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::इनपुट
operator::tensorflow::Input() const
ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::आउटपुट
operator::tensorflow::Output() const
सार्वजनिक स्थैतिक कार्य
लॉकिंग का उपयोग करें
Attrs UseLocking( bool x )