جریان تنسور:: عملیات:: ApplyFtrlV2
#include <training_ops.h>
"*var" را طبق طرح Ftrl-proximal به روز کنید.
خلاصه
grad_with_shrinkage = grad + 2 * l2_shrinkage * var accum_new = accum + grad * grad_with_shrinkage += grad_with_shrinkage - (accum_new^(-lr_power) - accum^(-lr_power)) / lr * var quadratic / lr. * lr) + 2 * l2 var = (نشانه (خطی) * l1 - خطی) / درجه دوم اگر | خطی| > l1 other 0.0 accum = accum_new
استدلال ها:
- scope: یک شی Scope
- var: باید از یک متغیر ().
- accum: باید از یک متغیر () باشد.
- خطی: باید از یک متغیر () باشد.
- grad: گرادیان.
- lr: ضریب مقیاس. باید اسکالر باشد.
- l1: تنظیم L1. باید اسکالر باشد.
- l2: تنظیم انقباض L2. باید اسکالر باشد.
- lr_power: ضریب مقیاس. باید اسکالر باشد.
ویژگی های اختیاری (به Attrs
مراجعه کنید):
- use_locking: اگر
True
، بهروزرسانی تانسور var و accum توسط یک قفل محافظت میشود. در غیر این صورت رفتار تعریف نشده است، اما ممکن است اختلاف کمتری از خود نشان دهد.
برمیگرداند:
-
Output
: مانند "var".
سازندگان و ویرانگرها | |
---|---|
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) |
صفات عمومی | |
---|---|
operation | |
out |
توابع عمومی | |
---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
توابع استاتیک عمومی | |
---|---|
MultiplyLinearByLr (bool x) | |
UseLocking (bool x) |
سازه ها | |
---|---|
tensorflow:: ops:: ApplyFtrlV2:: Attrs | تنظیم کننده های ویژگی اختیاری برای ApplyFtrlV2 . |
صفات عمومی
عملیات
Operation operation
بیرون
::tensorflow::Output out
توابع عمومی
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 )
گره
::tensorflow::Node * node() const
عملگر::tensorflow::ورودی
operator::tensorflow::Input() const
عملگر::tensorflow::خروجی
operator::tensorflow::Output() const
توابع استاتیک عمومی
MultiplyLinearByLr
Attrs MultiplyLinearByLr( bool x )
استفاده از قفل
Attrs UseLocking( bool x )
جز در مواردی که غیر از این ذکر شده باشد،محتوای این صفحه تحت مجوز Creative Commons Attribution 4.0 License است. نمونه کدها نیز دارای مجوز Apache 2.0 License است. برای اطلاع از جزئیات، به خطمشیهای سایت Google Developers مراجعه کنید. جاوا علامت تجاری ثبتشده Oracle و/یا شرکتهای وابسته به آن است.
تاریخ آخرین بهروزرسانی 2024-11-21 بهوقت ساعت هماهنگ جهانی.