tensorflow:: אופס:: SparseApplyFtrlV2

#include <training_ops.h>

עדכן את הערכים הרלוונטיים ב-'*var' בהתאם לתוכנית ה-Ftrl-פרוקסימלית.

תַקצִיר

כלומר עבור שורות שיש לנו גראד עבורן, אנו מעדכנים var, accum וליניארי באופן הבא: grad_with_shrinkage = grad + 2 * l2_shrinkage * var accum_new = accum + grad * grad linear += grad_with_shrinkage - (accum_new^(-lr_power) - accum^ (-lr_power)) / lr * var quadratic = 1.0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (סימן (ליניארי) * l1 - ליניארי) / ריבועי אם |ליניארי| > l1 אחר 0.0 accum = accum_new

טיעונים:

  • scope: אובייקט Scope
  • var: צריך להיות מ-Variable().
  • acum: צריך להיות ממשתנה().
  • ליניארי: צריך להיות ממשתנה().
  • grad: השיפוע.
  • מדדים: וקטור של מדדים למימד הראשון של var ו-acum.
  • lr: גורם קנה מידה. חייב להיות סקלר.
  • l1: הסדרת L1. חייב להיות סקלר.
  • l2: הסדרת הצטמקות L2. חייב להיות סקלר.
  • lr_power: גורם קנה מידה. חייב להיות סקלר.

מאפיינים אופציונליים (ראה Attrs ):

  • use_locking: אם True , עדכון של טנסור ה-var ו-acum יהיה מוגן על ידי מנעול; אחרת ההתנהגות אינה מוגדרת, אך עלולה להפגין פחות מחלוקת.

החזרות:

בנאים והורסים

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)

תכונות ציבוריות

operation
out

תפקידים ציבוריים

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

פונקציות סטטיות ציבוריות

MultiplyLinearByLr (bool x)
UseLocking (bool x)

מבנים

tensorflow:: ops:: SparseApplyFtrlV2:: Attrs

קובעי תכונות אופציונליים עבור SparseApplyFtrlV2 .

תכונות ציבוריות

מִבצָע 

Operation operation

הַחוּצָה 

::tensorflow::Output out

תפקידים ציבוריים

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
)

צוֹמֶת 

::tensorflow::Node * node() const

מפעיל::tensorflow::קלט 

 operator::tensorflow::Input() const

אופרטור::tensorflow::פלט 

 operator::tensorflow::Output() const

פונקציות סטטיות ציבוריות

MultiplyLinearByLr 

Attrs MultiplyLinearByLr(
  bool x
)

השתמש בנעילה 

Attrs UseLocking(
  bool x
)