fluxo tensor:: ops:: SparseApplyFtrl

#include <training_ops.h>

Atualize as entradas relevantes em '*var' de acordo com o esquema Ftrl-proximal.

Resumo

Ou seja, para as linhas para as quais temos graduação, atualizamos var, accum e linear da seguinte forma:

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

Argumentos:

  • escopo: um objeto Escopo
  • var: Deve ser de uma variável().
  • accum: Deve ser de uma variável().
  • linear: deve ser de uma variável().
  • graduação: O gradiente.
  • índices: Um vetor de índices na primeira dimensão de var e accum.
  • lr: Fator de escala. Deve ser um escalar.
  • l1: regularização L1. Deve ser um escalar.
  • l2: regularização L2. Deve ser um escalar.
  • lr_power: fator de escala. Deve ser um escalar.

Atributos opcionais (veja Attrs ):

  • use_locking: Se True , a atualização dos tensores var e accum será protegida por um bloqueio; caso contrário, o comportamento será indefinido, mas poderá apresentar menos contenção.

Retorna:

Construtores e Destruidores

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)

Atributos públicos

operation
out

Funções públicas

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

Funções estáticas públicas

MultiplyLinearByLr (bool x)
UseLocking (bool x)

Estruturas

tensorflow:: ops:: SparseApplyFtrl:: Attrs

Configuradores de atributos opcionais para SparseApplyFtrl .

Atributos públicos

operação 

Operation operation

fora 

::tensorflow::Output out

Funções públicas

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
)

nó 

::tensorflow::Node * node() const

operador::tensorflow::Input 

 operator::tensorflow::Input() const

operador::tensorflow::Saída 

 operator::tensorflow::Output() const

Funções estáticas públicas

MultiplicarLinearByLr 

Attrs MultiplyLinearByLr(
  bool x
)

UseLocking 

Attrs UseLocking(
  bool x
)