تدفق التوتر:: العمليات:: SparseApplyFtrl

#include <training_ops.h>

قم بتحديث الإدخالات ذات الصلة في '*var' وفقًا لمخطط Ftrl-proximal.

ملخص

هذا بالنسبة للصفوف التي قمنا بتخريجها، نقوم بتحديث var وaccum و الخطي كما يلي:

$$accum_new = accum + grad * grad$$
$$linear += grad + (accum_{new}^{-lr_{power} } - accum^{-lr_{power} } / lr * var$$
$$quadratic = 1.0 / (accum_{new}^{lr_{power} } * lr) + 2 * l2$$
$$var = (sign(linear) * l1 - linear) / quadratic\ if\ |linear| > l1\ else\ 0.0$$
$$accum = accum_{new}$$

الحجج:

  • النطاق: كائن النطاق
  • فار: يجب أن يكون من متغير ().
  • تراكم: يجب أن يكون من متغير ().
  • خطي: يجب أن يكون من متغير ().
  • غراد: التدرج.
  • المؤشرات: متجه للمؤشرات في البعد الأول من var وaccum.
  • lr: عامل التحجيم. يجب أن يكون العددية.
  • l1: تسوية L1. يجب أن يكون العددية.
  • l2: تسوية L2. يجب أن يكون العددية.
  • lr_power: عامل التحجيم. يجب أن يكون العددية.

السمات الاختيارية (انظر Attrs ):

  • use_locking: إذا كان True ، فسيتم حماية تحديث موترتي var وaccum بواسطة قفل؛ وإلا فإن السلوك غير محدد، ولكنه قد يحمل قدرًا أقل من الخلاف.

العوائد:

البنائين والمدمرين

SparseApplyFtrl (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 lr_power)
SparseApplyFtrl (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 lr_power, const SparseApplyFtrl::Attrs & attrs)

الصفات العامة

operation
out

الوظائف العامة

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

وظائف ثابتة العامة

MultiplyLinearByLr (bool x)
UseLocking (bool x)

الهياكل

Tensorflow:: ops:: SparseApplyFtrl:: Attrs

محددات السمات الاختيارية لـ SparseApplyFtrl .

الصفات العامة

عملية 

Operation operation

خارج 

::tensorflow::Output out

الوظائف العامة

SparseApplyFtrl 

 SparseApplyFtrl(
  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 lr_power
)

SparseApplyFtrl 

 SparseApplyFtrl(
  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 lr_power,
  const SparseApplyFtrl::Attrs & attrs
)

العقدة 

::tensorflow::Node * node() const

المشغل::tensorflow::الإدخال 

 operator::tensorflow::Input() const

المشغل::tensorflow::الإخراج 

 operator::tensorflow::Output() const

وظائف ثابتة العامة

ضرب LinearByLr 

Attrs MultiplyLinearByLr(
  bool x
)

UseLocking 

Attrs UseLocking(
  bool x
)