টেনসরফ্লো :: অপস:: SparseApplyFtrl

#include <training_ops.h>

Ftrl-প্রক্সিমাল স্কিম অনুযায়ী '*var'-এ প্রাসঙ্গিক এন্ট্রি আপডেট করুন।

সারাংশ

যে সারিগুলির জন্য আমাদের গ্র্যাড আছে, আমরা var, accum এবং লিনিয়ার আপডেট করি নিম্নরূপ:

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

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।
  • সূচক: var এবং accum-এর প্রথম মাত্রায় সূচকগুলির একটি ভেক্টর।
  • 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

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)

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:: SparseApplyFtrl:: Attrs

SparseApplyFtrl- এর জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য নির্ধারণকারী।

পাবলিক বৈশিষ্ট্য

অপারেশন 

Operation operation

আউট 

::tensorflow::Output out

পাবলিক ফাংশন

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
)

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
)