টেনসরফ্লো :: অপস:: Ftrl প্রয়োগ করুন

#include <training_ops.h>

Ftrl-প্রক্সিমাল স্কিম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।

সারাংশ

accum_new = accum + grad * grad linear += grad - (accum_new^(-lr_power) - accum^(-lr_power)) / lr * var চতুর্ঘাত = 1.0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (চিহ্ন (রৈখিক) * l1 - রৈখিক) / দ্বিঘাত যদি |লিনিয়ার | > l1 else 0.0 accum = accum_new

যুক্তি:

  • স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
  • var: একটি পরিবর্তনশীল() থেকে হওয়া উচিত।
  • accum: একটি পরিবর্তনশীল() থেকে হতে হবে।
  • রৈখিক: একটি পরিবর্তনশীল() থেকে হওয়া উচিত।
  • grad: গ্রেডিয়েন্ট।
  • lr: স্কেলিং ফ্যাক্টর। একটি স্কেলার হতে হবে।
  • l1: L1 নিয়মিতকরণ। একটি স্কেলার হতে হবে।
  • l2: L2 নিয়মিতকরণ। একটি স্কেলার হতে হবে।
  • lr_power: স্কেলিং ফ্যাক্টর। একটি স্কেলার হতে হবে।

ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য (দেখুন Attrs ):

  • use_locking: যদি True , var এবং accum tensors আপডেট করা একটি লক দ্বারা সুরক্ষিত হবে; অন্যথায় আচরণটি অনির্ধারিত, তবে কম বিরোধ প্রদর্শন করতে পারে।

রিটার্ন:

  • Output : "var" এর মতোই।

কনস্ট্রাক্টর এবং ডেস্ট্রাক্টর

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)

পাবলিক বৈশিষ্ট্য

operation
out

পাবলিক ফাংশন

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

পাবলিক স্ট্যাটিক ফাংশন

MultiplyLinearByLr (bool x)
UseLocking (bool x)

কাঠামো

tensorflow:: ops:: ApplyFtrl:: Attrs

ApplyFtrl- এর জন্য ঐচ্ছিক অ্যাট্রিবিউট সেটার।

পাবলিক বৈশিষ্ট্য

অপারেশন 

Operation operation

আউট 

::tensorflow::Output out

পাবলিক ফাংশন

Ftrl প্রয়োগ করুন 

 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
)

Ftrl প্রয়োগ করুন 

 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
)

নোড 

::tensorflow::Node * node() const

অপারেটর::টেনসরফ্লো::ইনপুট 

 operator::tensorflow::Input() const

অপারেটর::টেনসরফ্লো::আউটপুট 

 operator::tensorflow::Output() const

পাবলিক স্ট্যাটিক ফাংশন

গুনিত লিনিয়ারবিএলআর 

Attrs MultiplyLinearByLr(
  bool x
)

লকিং ব্যবহার করুন

Attrs UseLocking(
  bool x
)