тензорный поток:: опс:: РазреженныйApplyFtrlV2

#include <training_ops.h>

Обновите соответствующие записи в '*var' по схеме Ftrl-proximal.

Краткое содержание

То есть для строк, для которых у нас есть grad, мы обновляем var, accum и Linear следующим образом: 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 квадратичное = 1,0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (знак (линейное) * l1 - линейное) / квадратичное, если |linear| > l1 еще 0,0 аккум = аккум_новый

Аргументы:

  • область: объект области.
  • var: Должно быть из переменной().
  • accum: Должно быть из переменной().
  • линейный: должен быть из переменной().
  • град: Градиент.
  • индексы: вектор индексов в первом измерении var и accum.
  • lr: коэффициент масштабирования. Должно быть скаляр.
  • l1: регуляризация L1. Должно быть скаляр.
  • l2: Регуляризация усадки L2. Должно быть скаляр.
  • lr_power: коэффициент масштабирования. Должно быть скаляр.

Необязательные атрибуты (см. Attrs ):

  • use_locking: если True , обновление тензоров var и accum будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может вызывать меньше конфликтов.

Возврат:

  • Output : То же, что и «var».

Конструкторы и деструкторы

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)

Публичные атрибуты

operation
out

Общественные функции

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

Публичные статические функции

MultiplyLinearByLr (bool x)
UseLocking (bool x)

Структуры

tensorflow::ops::SparseApplyFtrlV2::Attrs

Необязательные установщики атрибутов для SparseApplyFtrlV2 .

Публичные атрибуты

операция 

Operation operation

вне 

::tensorflow::Output out

Общественные функции

РазреженныйApplyFtrlV2 

 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
)

РазреженныйApplyFtrlV2 

 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
)

узел 

::tensorflow::Node * node() const

оператор::tensorflow::Input 

 operator::tensorflow::Input() const

оператор::tensorflow::Выход 

 operator::tensorflow::Output() const

Публичные статические функции

Умножитьлинейныйполр 

Attrs MultiplyLinearByLr(
  bool x
)

Использование блокировки 

Attrs UseLocking(
  bool x
)