tensorflow :: operaciones :: SparseApplyFtrlV2

#include <training_ops.h>

Actualice las entradas relevantes en '* var' de acuerdo con el esquema Ftrl-proximal.

Resumen

Es decir, para las filas para las que hemos graduado, actualizamos var, acum y lineal de la siguiente manera: grad_with_shrinkage = grad + 2 * l2_shrinkage * var acum_new = acum + grad * grad linear + = grad_with_shrinkage - (acum_new ^ (- lr_power) - acum ^ (-lr_power)) / lr * var cuadrático = 1.0 / (acum_new ^ (lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (signo (lineal) * l1 - lineal) / cuadrático si | lineal | > l1 más 0.0 acum = acum_nuevo

Argumentos:

  • alcance: un objeto de alcance
  • var: debe ser de una variable ().
  • acum: debe ser de una variable ().
  • lineal: debe ser de una variable ().
  • grad: El gradiente.
  • índices: Un vector de índices en la primera dimensión de var y acum.
  • lr: factor de escala. Debe ser un escalar.
  • l1: Regularización L1. Debe ser un escalar.
  • l2: Regularización de contracción L2. Debe ser un escalar.
  • lr_power: factor de escala. Debe ser un escalar.

Atributos opcionales (consulte Attrs ):

  • use_locking: Si es True , la actualización de los tensores var y acumuladores estará protegida por un bloqueo; de lo contrario, el comportamiento no está definido, pero puede mostrar menos contención.

Devoluciones:

Constructores y Destructores

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)

Atributos públicos

operation
out

Funciones publicas

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

Funciones estáticas públicas

MultiplyLinearByLr (bool x)
UseLocking (bool x)

Estructuras

tensorflow :: ops :: SparseApplyFtrlV2 :: Attrs

Establecedores de atributos opcionales para SparseApplyFtrlV2 .

Atributos públicos

operación

Operation operation

fuera

::tensorflow::Output out

Funciones publicas

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
)

nodo

::tensorflow::Node * node() const

operador :: tensorflow :: Entrada

 operator::tensorflow::Input() const

operador :: tensorflow :: Salida

 operator::tensorflow::Output() const

Funciones estáticas públicas

MultiplyLinearByLr

Attrs MultiplyLinearByLr(
  bool x
)

UseLocking

Attrs UseLocking(
  bool x
)