tensorflow:: אופס:: SparseApplyFtrl

#include <training_ops.h>

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

תַקצִיר

כלומר עבור שורות שיש לנו גראד עבורן, אנו מעדכנים var, accum וליניארי באופן הבא:

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

טיעונים:

  • scope: אובייקט Scope
  • var: צריך להיות מ-Variable().
  • acum: צריך להיות מ-Variable().
  • 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 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

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)

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:: SparseApplyFtrl:: Attrs

קובעי תכונות אופציונליים עבור SparseApplyFtrl .

תכונות ציבוריות

מִבצָע 

Operation operation

הַחוּצָה 

::tensorflow::Output out

תפקידים ציבוריים

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
)

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
)