tensorflow:: ops:: ZastosujFtrl
#include <training_ops.h>
Zaktualizuj „*var” zgodnie ze schematem Ftrl-proksymalny.
Streszczenie
accum_new = accum + grad * grad linear += grad + (accum_new^(-lr_power) - accum^(-lr_power)) / lr * var kwadratowy = 1,0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (znak(liniowy) * l1 - liniowy) / kwadratowy jeśli |liniowy| > l1 else 0,0 accum = accum_new
Argumenty:
- zakres: Obiekt Scope
- var: Powinien pochodzić ze zmiennej ().
- accum: Powinien pochodzić ze zmiennej ().
- liniowy: powinien pochodzić ze zmiennej ().
- grad: gradient.
- lr: Współczynnik skalowania. Musi być skalarem.
- l1: Uregulowanie L1. Musi być skalarem.
- l2: Uregulowanie L2. Musi być skalarem.
- lr_power: Współczynnik skalowania. Musi być skalarem.
Opcjonalne atrybuty (patrz Attrs
):
- use_locking: Jeśli
True
, aktualizacja tensorów var i accum będzie chroniona blokadą; w przeciwnym razie zachowanie jest niezdefiniowane, ale może wykazywać mniejszą rywalizację.
Zwroty:
-
Output
: takie same jak „var”.
Konstruktory i destruktory | |
---|---|
ApplyFtrl (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 lr_power) | |
ApplyFtrl (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 lr_power, const ApplyFtrl::Attrs & attrs) |
Atrybuty publiczne | |
---|---|
operation | |
out |
Funkcje publiczne | |
---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
Publiczne funkcje statyczne | |
---|---|
UseLocking (bool x) |
Struktury | |
---|---|
tensorflow:: ops:: ApplyFtrl:: Attrs | Opcjonalne moduły ustawiające atrybuty dla ApplyFtrl . |
Atrybuty publiczne
działanie
Operation operation
na zewnątrz
::tensorflow::Output out
Funkcje publiczne
ZastosujFtrl
ApplyFtrl( 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 lr_power )
ZastosujFtrl
ApplyFtrl( 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 lr_power, const ApplyFtrl::Attrs & attrs )
węzeł
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Wejście
operator::tensorflow::Input() const
operator::tensorflow::Wyjście
operator::tensorflow::Output() const
Publiczne funkcje statyczne
Użyj Blokowania
Attrs UseLocking( bool x )